MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410313818 · doi:10.32920/ifmj.v4i1-2.1984

The Korsakowian Approach

2024· article· en· W4410313818 sur OpenAlexvenueno aff
Florian Thalhofer

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and language evolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Korsakow, as a generative, processual program, is distinct to other interactive documentary platforms” (Miles, 2014, p.205) and affords a particular approach that I would like to call korsakowian and that I also recognize within platforms that attract far more users than Korsakow like for example YouTube. I agree with Judith Aston, who linked the term Metamodernism to interactive documentary at IFM2022 (Aston, 2022, p.7). I argue that the korsakowian approach can be considered a metamodern method and I raise the question if applying the korsakowian method (aware or unaware in doing so) advances metamodern thinking so that it can be seen as a “tool for thought” (Wiehl and Lebow, 2016, p.121), in the sense of a training tool, a tool that shapes thinking. The korsakowian approach can be viewed as a metamodern method that allows to approximate foreign ideas and explore them without implying definitive conclusions, even upon completion of the work. The artifact produced with a korsakowian approach remains in a perpetual state of openness, devoid of a predetermined narrative. I suggest that these kinds of open media works might effectively only be produced using generative, computer based tools that facilitate the organization of media and thereby allowing the ones using these tools to form unconscious associations. Employing tools that suggest metamodern methods could potentially shape the patterns of thinking of those utilizing them.Generative, computer based tools for organizing media are increasingly prevalent, particularly in the realm of social media — for example in the form of social media – tools and platforms that might encourage a korsakowian approach.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,227 · 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

Explorer davantage

Même revueInteractive Film and Media JournalMême sujetLinguistics and language evolutionTravaux en français237 207