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Enregistrement W4413214197 · doi:10.3998/mij.7626

Investigating Cinephile SVoD Catalogues with Small-Scale and Cobbled Together Methods

2025· article· en· W4413214197 sur OpenAlexaff
Martin Bonnard

Notice bibliographique

RevueMedia Industries · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Analysis and Summarization
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMetaphorVisualizationData scienceScale (ratio)Set (abstract data type)Selection (genetic algorithm)World Wide WebData miningArtificial intelligenceCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article considers strategies and tools (qualitative methods, web scraping, and small-scale data visualization) that can be used to study cinephile video-on-demand (VoD) services, such as BFI Player, Fandor, Filmatique, FilmStruck, LaCinetek, Mubi, Sundance Now, Tënk, and The Criterion Channel. It argues that these cinephile VoD services have characteristics that require a distinctive approach to data collection and analysis. The metaphor of cobbling, which emphasizes the heterogeneity of borrowings from both academic and nonacademic practices, is developed throughout the article. The goal is not so much to present a streamlined methodology as to reflect on the choices and adjustments made to create a unique set of analytical strategies. The article begins by describing the steps taken to achieve a multimodal analysis of the catalogs’ websites and the circulation of content and subscribers through them, before moving on to consider the development of specific methods for collecting and visualizing data on title selection.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
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