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Enregistrement W4412092335 · doi:10.15290/bsl.2024.25.05

W perspektywie transformacji kulturowej. Ekonomie lokalnych krajobrazów w obiektywie reżyserek filmowych w Polsce i Kanadzie

2024· article· en· W4412092335 sur OpenAlexaboutno aff
Ilona Copik

Notice bibliographique

RevueBiałostockie Studia Literaturoznawcze · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheologySociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyses two documentary films: Angry Inuk (2016, directed by A. Arnaquq-Baril) and Gruba (2017, directed M. Zmarz-Koczanowicz). The author points out that local landscapes nowadays often become the focus of researchers’ attention not only because they create a specific image of culture, but because they accumulate tensions related to the negative impact of traditional industrial structures on ecosystems. Traditional ways of sustenance, which for years have been the basis for the economic livelihood of local communities, are today fraught with irreconcilable contradictions and, as such, are highly controversial. While supporting small indigenous communities, the traditional lifestyles and social practices are at the same time entangled with ecological issues, animal rights and the concept of sustainable development. In the context of artistic expression, these issues are usually accompanied by ideas of social engagement and activism, which constitutes an essential point of reference for the author of this article. In film studies, the corresponding category is that of “participatory landscape”. The diverse cinematic geographies (Poland, Canada), whose background is on the one hand mining (Silesia), and on the other, the seal hunting industry (Nanavut), provide the basis for a comparative approach. This demonstrates how contemporary women from different latitudes create cinematic representations of local cultures, taking into account the tensions between the global and the local, the traditional and the modern, while proposing alternative images to those typical of mainstream global culture.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,281 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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