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Enregistrement W4391036756 · doi:10.12797/9788383680217.09

Molodaâ Rossiâ: ûmor kak instrument protesta

2024· book-chapter· en· W4391036756 sur OpenAlexaff
S. S. Troitskiy

Notice bibliographique

RevueKsiegarnia Akademicka Publishing eBooks · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociopolitical Dynamics in Russia
Établissements canadiensEston College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeMeaning (existential)CreativityExpression (computer science)AestheticsFunction (biology)PsychologySociologyMedia studiesArtLiteratureSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In my chapter, I will give an overview of the many means and the variety of genres of protest expression. The characteristics of humour make it an instrument of protest against the system in the broad sense that we use as a starting point for our entire study. Humour challenges the established structures of meaning and patterns of communication. This allows it to fulfil its main task: to test the system for its strength. In culture, this function is necessary for self-correction and development; it also provides a creative insight, a necessary element of the creative process. However, in the conditions of containment of culture, the attempts to “freeze” it in favour of the narrow interests of individuals or social groups, the restriction of creativity leads to humour becoming a special creative current in culture that includes representatives of various social groups without restriction. Perhaps against the backdrop of general cultural stagnation, humour only becomes more visible. The chapter explains in detail the theoretical foundations of this approach to interpreting humour and uses the example of protest activities in Russian culture of the 2010s and early 2020s to show how humour becomes an instrument of protest. The chapter introduces diverse aspects of protest/humour, such as visual forms, narratives, actionism and others.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,014

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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