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Enregistrement W4313396164 · doi:10.1111/var.12275

Collaborations across Cinematic Objects

2022· article· en· W4313396164 sur OpenAlexaffabout
Cynthia Browne, Diana Allan, Merle Kröger, Philipp Scheffner, Vera Mader, Marion Biet, Theodor Frisorger, Anna Polze, J. P. Schadé

Notice bibliographique

RevueVisual Anthropology Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArtistic and Creative Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésConversationFilmmakingReflexivityEthnographyMedia studiesVisual artsSociologyPower (physics)Art historyArtAnthropologyCommunicationMovie theater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This conversation brings practitioners together from two different milieus of media production to initiate a dialogue about documentary practices as collaborative work, understood through a reflexive lens that also attends to the power relations and social differentiations inherent within its fabrication. As such, our conversation explores how filmmaking emerges through contingent and negotiated relations between filmmakers and film subjects, different representational modalities, the archive, (recording) technology and voice; the conversation also probes how the infrastructural conditions of collaborative work shape the ever‐shifting horizons of the documentary imagination. Mediated by members of the graduate research training group on Documentary Practices, based at the Ruhr University in Bochum, Germany, it features Philip Scheffner and Merle Kröger from pong, a production platform housed in Berlin, Germany, in conversation with Professor Diana Allan, a colleague of the Sensory Ethnography Lab based at Harvard University, a co‐organizer of the new Critical Media Lab at McGill University, and a Canada Research Chair in the Anthropology of Living Archives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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