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Enregistrement W4392810077 · doi:10.1080/14735784.2024.2311914

Bunker media: stories from the abundant and redundant underground

2024· article· en· W4392810077 sur OpenAlexafffundabout
Greg Elmer, Stephen J. Neville

Notice bibliographique

RevueCulture, theory and critique/Culture, theory & critique · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensYork UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésBunkerWaste managementSocial mediaEnvironmental scienceInternet privacyAdvertisingPsychologyHistoryEngineeringBusinessComputer scienceWorld Wide WebCoal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Media are abundant. So much so that our very identities, past, present and future, are tied – if not defined – by our personal media documents. How then can individuals and communities whose lives have gone unmediated later tell their stories? How can the ‘media scarce’ be heard and recognized? This paper turns to the cold war bunker as a site that arguably universalises the precarity of media scarcity – of being disconnected from our homes, friends, loved ones and indeed our future. Focusing on the Canadian government’s ‘Diefenbunker’, recently renovated into a Cold War museum, the paper argues that the media scarcity of underground bunker life has been kept at bay by the redundancy of bunker media, an installation that communicates the dangers of its own use. The paper concludes with a discussion of the renovated bunker, now an event hall space flush with programmes that bear little resemblance to the dystopic concrete bunker. While returning to a degree of abundance, as was the case in the 1950s, the new bunker museum displaces a redundant state-controlled bunker-media framework and global thermonuclear fallout in favour of participatory forms of play and pleasure replete with zombies, spies, and escape rooms.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission3
Résumé présentoui

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