MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399932543 · doi:10.31250/1815-8870-2024-20-61-236-245

A Review of Marina Balina, Sergei Oushakine (eds.), The Pedagogy of Images: Depicting Communism for Children. Toronto; Buffalo, NY; London: University of Toronto Press, 2021, XX+548 pp.

2024· review· en· W4399932543 sur OpenAlexaffabout
Olga Boitsova

Notice bibliographique

RevueAntropologicheskij forum · 2024
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueVisual Culture and Art Theory
Établissements canadiensECW Press (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunismProletariatIdeologyPoliticsCriticismArt historyHistoryMedia studiesSociologyVisual artsArtLiteraturePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reviewed book The Pedagogy of Images: Depicting Communism for Children, edited by Marina Balina and Sergei Oushakine, is dedicated to Soviet children’s book illustrations of the 1920s–1930s, which had an ideological function. The introduction and sixteen chapters written by different authors demonstrate a variegated picture in which there is a place for avant-garde artistic experiments, educational projects and discussions about children’s books. Illustrations for books that were not related to politics did not come into the focus of attention of the authors of the collection, but nevertheless the coverage of the material is very wide. Different chapters examine how paper, nature, electricity, vezdekhodnost (goeverywhereness), time, the death of Lenin, the Red Army, the proletariat, and “Americanism” were represented in children’s illustrations. Due to involvement of many researchers, the book presents different approaches and methods of visual analysis borrowed from visual studies, art criticism, and history. Not all the authors are convincing in their analysis, but the publication of this collection is undoubtedly an important event in this field of study, even though illustrations for children of the 1920s and 1930s are well-studied.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,287 · 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
GenreSynthèse

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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAntropologicheskij forumMême sujetVisual Culture and Art TheoryTravaux en français237 207