Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».