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Enregistrement W4379798052 · doi:10.32920/ifmj.v3i1.1674

Messy Knowledge-Making with Korsakow

2023· article· en· W4379798052 sur OpenAlexvenueno aff
Vanessa Zallot

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilmmakingMaking-ofSociologyEthnographyVisual artsArtManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores interactive documentary production's power dynamics and knowledge-making practices through the ethnographic case study of Christoph, a white media scientist and trained film editor from a Western European country. Christoph's research project, conducted as part of an international and multidisciplinary team, dealt with discourses surrounding a specific restitution case in an African country. The study focuses on Christoph's use of the Korsakow software to create an interactive documentary, examining the complexities he encountered in the field and his efforts to represent them in a powercritical manner. Throughout the production process, Christoph attempted to address power relations by making himself visible in the documentary and ensuring that his authorial influence remained minimal during the film's assembly. He employed a two-fold strategy that included acquiring shaky footage without a tripod and utilizing materials that might be deemed unusable in traditional production environments. Christoph's use of Korsakow as a tool for assembling his interactive documentary served to represent the complexities he found in the field. Despite Christoph's powercritical aspirations, he acknowledged the potential bias inherent in the keywording process, stressing the importance of actively pursuing powercritique as a practice. Korsakow, as an interactive and nonlinear tool, offered an experimental environment in which Christoph could explore alternative ways of filmmaking and knowledge-making. This environment facilitated the development of open, complex, and messy practices, challenging conventional filmmaking norms. This case study raises questions about the knowledge-making practices found in interactive documentaries and how they can inform visual research methodologies. Further research may delve into the methodological implications of these findings and the potential for interactive documentary software to serve as a laboratory for experimental filmmaking practices. By examining Christoph's use of Korsakow and his efforts to navigate power dynamics in creating an interactive documentary, this paper contributes to the broader understanding of knowledge-making in non-linear and interactive film environments.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,020
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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