Contemporary Asian Cinema: Popular Culture in a Global Frame
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction to Popular Asian Cinemas by Anne T. Ciecko (University of Massachusetts-Amherst, USA) 1. Film Theory and Asian Cinemas by Anne T. Ciecko 2. Indonesia by Krishna Sen (Curtin University of Technology, Australia) 3. Malaysia by William van der Heide (University of Newcastle, Australia) 4. Singapore by Jean Jan Uhde Yvonne Ng Uhde (University of Waterloo, Canada) 5. Vietnam by Panivong Norindr (University of Southern California, USA) 6. Thailand by Anchalee Chaiworaporn Adam Knee (Film critic, Bangkok, Thailand Ohio University, USA) 7. Philippines by Jose B. Capino (Ateneo de Manila University, Philippines) 8. India by Corey K. Creekmur Jyotika Virdi (University of Iowa, USA University of Windsor, Canada) 9. Sri Lanka by Wimal Dissanayake (University of Hawaii, USA) 10. Bangladesh by Zakir Hussain Raju (Independent University, Bangladesh) 11. Korea by Hyangjin Lee (University of Sheffield, UK) 12. Mainland China by Augusta Lee Palmer (Brooklyn College, USA) 13. Taiwan by Emilie Yueh-yu Yeh (Hong Kong Baptist University) 14. Hong Kong by Anne T. Ciecko 15. Japan by Darrell William Davis (University of New South Wales, Australia) Conclusion
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle