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Enregistrement W4387565643 · doi:10.1515/9781772840148-001

Preface

2023· book-chapter· en· W4387565643 sur OpenAlexaffabout
Kevin Nikkel

Notice bibliographique

RevueUniversity of Manitoba Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueOral History, Memory, Narrative Analysis
Établissements canadiensVideo Pool Media Arts Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the summer of 2015, Cinematheque programmer Dave Barber and I began work on a feature documentary about the Winnipeg Film Group.With my interview background from past projects and encouragement from the Oral History Centre at the University of Winnipeg, I set out to capture extended interviews with the goal of eventually producing an oral history of the organization to accompany the documentary in production.We eventually interviewed fifty people associated with the artist-run centre, from across Canada and beyond.Each interview was transcribed and edited for clarity, with the transcript then reviewed by the interviewee.Not everyone approached was interested in participating in the documentary, or in the subsequent work of reviewing a transcript, which left some voices absent from the mosaic that follows.The challenge was ever before us, as Dave often reminded me: "In many ways, the Winnipeg Film Group is like the great Kurosawa movie Rashomon.Everyone sees their own version of the truth." 1 Our documentary would eventually be released in 2017 as Tales from the Winnipeg Film Group.Some of the interviews from the documentary are included here in edited form; one of these, with Winston Moxam, was conducted previously at the screening of his film Barbara James, at Catacomb Microcinema in 2007.Establishing Shots is a story of creative individuals, a persistent community, and a particular place.The purpose is to head back in time, to reach the

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)0,008
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3810,200

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,110 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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