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Enregistrement W4402923344 · doi:10.1177/13505068241274971

Drawing as collective self-care: Leeds animation workshop’s collaborative practices during the pandemic

2024· article· en· W4402923344 sur OpenAlexafffund
Rosanna Maule

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Women s Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPandemicAnimationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyMedia studies2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Visual artsMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies and debates about the impact of the Covid-19 (Covid-19 is the term widely used to denote the SARS-CoV-2 virus and adopted by the World Health Organization when communicating with the public) pandemic on the film and moving image industry have emphasized the economic and cultural consequences of lockdowns and social restrictions on cinematic productions and theatrical and festival circuits, leading to the rise of streaming platforms and services. Within this discussion, little attention has been drawn to the independent sector of non-profit cooperatives or collectives, grassroots distribution companies and community archives involved in feminist and lesbian, gay, bisexual, transgender, queer, intersex and asexual+ activism. This essay examines this area of post-pandemic cinema through the example of Leeds Animation Workshop, a women-run, feminist collective. Since its establishment in the eponymous West-Yorkshire city in 1978, the collective has been producing and distributing gender-focused animation films about social and educational issues worldwide. My argument is that Leeds Animation Workshop’s online media activities during the pandemic signal less an adjustment to a new media environment in response to social restrictions than a repurposing of their gendered and participatory media practices for social change and critical intervention.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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'admission2
Résumé présentoui

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