W perspektywie transformacji kulturowej. Ekonomie lokalnych krajobrazów w obiektywie reżyserek filmowych w Polsce i Kanadzie
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».