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Enregistrement W4313595922 · doi:10.1007/978-3-031-14171-3_16

Greening Film Festivals

2023· book-chapter· en· W4313595922 sur OpenAlexafffund
Marijke de Valck, Ger Zielinski

Notice bibliographique

RevueFraming film festivals. · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSchool of Oriental and African Studies, University of LondonSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversiteit Utrecht
Mots-clésContext (archaeology)Film festivalGreeningNatural (archaeology)Media studiesPolitical scienceGeographySociologyEnvironmental ethicsLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this chapter we seize the momentum of the pandemic crisis and its disruption of the film festival world to consider festivals’ stake in the climate and ecological crisis. We will delineate three layers of concern that need to be considered holistically when taking on the challenge of greening film festivals. The first layer tackles the context of festival operations, namely, all arrangements and preparations required to organize festival events. The second layer addresses the emergent discourse of environmentalist media studies, which urges festival scholars to consider critically the consequences of the virtualization of film festivals. The third layer puts the “eco” back into “ecosystem.” The phrase “festival ecosystem” itself is becoming popular in the discourse on film festivals. We think that the time is right to bring what we are calling the festival ecosystem back into a more literal relationship with “environmental media,” media infrastructure and its material relations to the biological environment. This will entail a rethinking of how that ecosystem can be made to work in balance with our planetary needs regarding its natural resources and include acknowledging there are the limits to widespread festival mechanisms that are rooted in logics of growth and abundance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,481
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,050 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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