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Enregistrement W4400779800 · doi:10.22148/001c.118494

A Digital Trail of Rupture. The German Film Exile 1933-1945 in the Data of Günter Peter Straschek

2024· article· en· W4400779800 sur OpenAlexvenueno aff
Imme Klages

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueItalian Fascism and Post-war Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanFilm directorSubject (documents)Art historyEstateFilmmakingNazismTreasureHistorySocial connectednessArtPolitical scienceLibrary scienceComputer scienceLawPsychologyMovie theaterArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How can digital humanities methods reveal the productivity and connectedness of a group of historical individuals linked by displacement from a country? German film exile during National Socialism, 1933-1945, has always been a complex subject to research because of the scattered nature of the sources in the international distribution of archives (Asper, Horak, Hilchenbach). It remains challenging to reconstruct the worldwide dispersed separate flight routes of more than 3000 individuals who worked for the German film industry before 1933. This contribution concerns a list of film exiles collected by the exile researcher and filmmaker Günter Peter Straschek (1942-2009), whose collection of files belongs to the _German National Library, German Exile Archive 1933-1945, Frankfurt am Main_ and was inventoried according to their Normdata. To this end, a database of GND exile data containing names, birth and death dates, professions, and countries of exile was compiled and enriched with data from online resources (Wikidata and IMDb). How can a more comprehensive look at the data reveal the devastating loss for German film (2) and, on the other hand, the collaboration on the flight (3) showing exiles remaining defiant? By incorporating new data from the Straschek Estate, digital methods further enhance historical research findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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
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'admission1
Résumé présentoui

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