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Enregistrement W4409817789 · doi:10.21983/p3.0317.1.00

Siting Futurity

2021· book· en· W4409817789 sur OpenAlexaff
Susan Ingram

Notice bibliographique

RevuePunctum Books · 2021
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueContemporary Literature and Criticism
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Siting Futurity: The "Feel Good" Tactical Radicalism of Contemporary Culture in and around Vienna shows how cultural practitioners in and around Vienna draw on their historical knowledge of locality to create rousing productions designed to get audiences to inform themselves about useful aspects of history, to get them to engage their presents, and to help make possible more socially equitable futures. Analyses of politically engaged works of contemporary theatre, film, and photography set in and around Vienna help to identify a historically oriented mechanism that enables artists to tap into Vienna’s extraordinary, and extraordinarily under-appreciated, tradition of protest culture that dates back to the action that brought about the Wiener Neustadt “Blood Court” in the 16th century, but really came into its own with the city’s most influential occupation of an abandoned slaughterhouse for 100 days in the late summer of 1976. It also shows how work with a connection to Vienna by international stars like David Bowie, Wes Anderson, and Christoph Schlingensief has absorbed the same principles. While the overwhelming scale of technological development and the ensuing problems and crises may not have been deliberately designed to induce resignation, passivity, and despair, those who benefit from the related hyperobjects of financialization and climate change must find it convenient that they do, as demoralization reduces resistance to their profit-making machinations. It is in this context that Red Vienna’s proud tradition of social engagement and long tradition of resistance and radicality deserves to be better known.

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)0,007
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,021
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,006

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,174 · 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
Publié2021
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