MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408501334 · doi:10.1017/s1557466018014638

Fukushima, Media, Democracy: The Promise of Documentary Film

2018· article· en· W4408501334 sur OpenAlexaboutno aff
Margherita Long

Notice bibliographique

RevueJapan focus · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMemory, Trauma, and Commemoration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyDocumentary filmPolitical scienceMedia studiesArtSociologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This interview is accompanied by Margherita R. Long's essay Japan's 3.11 Nuclear Disaster and the State of Exception: Notes on Kamanaka's Interview and Two Recent Films Born in Toyama Prefecture, Kamanaka Hitomi entered Waseda University and joined her friends in a filmmaking club. Kamanaka won a scholarship from the Japanese government and spent time in Canada and the US between 1990 and 1995 studying at the National Film Board of Canada and working as a media activist at Paper Tiger in New York. Kamanaka then returned to Japan at the time of the Hanshin-Awaji Earthquake that caused over 6,000 deaths and displaced over 300,000 people in the greater Kobe area of Japan in 1995. While working as a volunteer for the victims of the earthquake, she began to produce documentaries for NHK (Japan Broadcasting Corporation) as a freelance director. Kamanaka's first nuclear-related film, Hibakusha at the End of the World (Radiation: A Slow Death, 2003), won several awards, including one from Japan's Agency for Cultural Affairs for excellence in documentary. The film shed light on the transnational links of nuclear policies and their fatal consequences by comparing radiation effects at the Hanford Nuclear Reservation in the State of Washington, the effects of depleted uranium on Iraqi citizens during and after the first Gulf War, and victims of the atomic bomb in Hiroshima and Nagasaki.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0140,018
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJapan focusMême sujetMemory, Trauma, and CommemorationTravaux en français237 207