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Enregistrement W4387041947 · doi:10.1515/9781474482400

Film Censorship in a Cultural Context

2023· book· en· W4387041947 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Sacco

Notice bibliographique

RevueEdinburgh University Press eBooks · 2023
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Influence and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensorshipContext (archaeology)Media studiesSociologyPolitical scienceHistoryArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compares censorship’s distinct and varying profiles across five different national contexts - U.S.A., Britain, Canada, Australia and France Historical analysis of causes and consequences of the transition away from formal censor boards and toward current practices of classification and ratings Detailed textual analysis of the relevant films to contextualize and evaluate rhetorical arguments put forth against them in controversial public receptions Draws parallels between the rhetorical practices of censors, and those of the critics, distributors, and advertisers that have assumed the social control of film culture Film Regulation in a Cultural Context examines cinematic works that provoked censorious impulses throughout the shift away from formal film censorship in the late modern West. The public controversies surrounding Fat Girl , Irreìversible , Ken Park , The Brown Bunny , Wolf Creek and Welcome to New York , each highlight significant stages in this cultural shift, which necessitated policy revision within Britain, Canada and Australia’s institutions of film censorship. Sacco draws parallels and distinctions between governmental film regulation policies and the social control mechanisms at work within a wider network of institutions, including news media, film festivals and advocacy groups. He examines the means by, and ends to which the social control of film content persists in a national ‘post-censorship’ media landscape, and how concepts of film ‘classification’ manifest in commercial market contexts, journalistic criticism and practices of distribution and advertising.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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