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Enregistrement W4389486454 · doi:10.1111/russ.12580

Cinema of Rupture: Urbicide, Eastern European Rubble Films, and the Documentary Impulse

2023· article· en· W4389486454 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Russian Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMemory, Trauma, and Commemoration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBosnianSiegeUkrainianMovie theaterImmediacyMediationHistoryMedia studiesPolitical scienceSociologyVisual artsArtAncient historyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Currently in Ukraine, and previously in conflicts such as the Bosnian War (1992–96), local film collectives have expanded the mediation of wars to include the perspectives of those close to their subjects, foregrounding the participation of filmmakers in the wartime urban setting. In the 1990s, during the four‐year‐long siege of Bosnia’s capital, the collective Sarajevo Group of Artists (SAGA) produced sixty films of varying lengths, many of which included footage of destroyed buildings. Since 2014, several Ukrainian video projects and collectives, including Babylon’13, Freefilmers, War Against War, and Thickets (Khashchi), have made films documenting various aspects of the Russian invasion of Ukraine. Although there is no evidence of direct influence, structural and contextual similarities make SAGA an important earlier model for Ukrainian collectives of local filmmakers determined to define the consequences and experiences of war from the perspective of those with personal stakes in the conflict. This essay comparatively examines the creative wartime documentaries of Bosnian and Ukrainian film collectives specifically to consider how filmmakers with close personal connections to conflicts produce documentary representations of wartime destruction

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,285 · 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