Notice bibliographique
Résumé
If there is one genre that has been transformed by the digital age, it is the music video. Many of today's most popular singers and groups have been discovered on sites such as YouTube. Canadian singer Justin Bieber became a superstar at the age of 15 on the basis of the songs he uploaded to the video-sharing site. Here, amateurs reign supreme: recording songs in their bedrooms one minute, and the next attracting corporate sponsors to pay for product placement in their clips or production of online adverts. Record a version of a Lady Gaga song at your college music festival and you may end up with 50 million views in a month, as did Greyson Chance (youtu.be/bxDlC7YV5is). But it is not only the discovery of new talent in terms of performance that has transformed the music video, but the arrival of fan-made videos. Billboard now recognize fan-made videos that use authorized audio, as well as official promos, in the compilation of charts of the most popular online music. It is yet another example of the omnipresence of ‘own-created’ media and how this is having an impact on, or indeed taking over, the mainstream. However, YouTube music videos can be used for many other purposes these days. For example, the song ‘Crush on Obama’ (youtu.be/wKsoXHYICqU), performed by a fan of the politician, then filmed and edited by amateurs and uploaded to YouTube, was said to have played a major part in the election of the US President in 2009. So, what are the implications of these enormous changes for the language classroom? Traditionally, music videos have been exploited in the language classroom by gap-fills based around the song's lyrics. Whilst this is a worthwhile exercise in many ways, and clearly tests students’ listening skills, it does not consider the role of the video itself but rather gives priority to the text in isolation. Such activities can be done equally well with audio alone. Secondly, there are a number of online tools and sites available now (a good example is lyricstraining.com) which enable learners to do these lyric gap-fills on their own outside class
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,304 | 0,127 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».