Notice bibliographique
Résumé
James Cameron (b. 1954) is lauded as one of the most successful and innovative filmmakers of the last thirty years. His films often break records, both in their massive budgets and in their box-office earnings. They include such hits as The Terminator, Aliens, The Abyss, Titanic, and Avatar. Part scientist, part dramatist, Cameron combines these two qualities into inventive and captivating films that often push the boundaries of special effects to accommodate his imagination. James Cameron: Interviews chronicles the writer-director's rise through the Hollywood system, highlighted by his can-do attitude and his insatiable drive to make the best film possible. As a young boy growing up in Canada, Cameron imagined himself an astronaut, a deep-sea explorer, a science fiction writer, or a filmmaker. Transplanted to southern California, he would go on to realize many of those boyhood fantasies. This collection of interviews provides glimpses of the filmmaker as he advances from Roger Corman's underling to king of the world. The interviews are drawn from a number of sources including TV appearances and conversations on blogs, which have never been published in print. Spanning more than twenty years, this collection constructs a concise and thorough examination of Cameron, a filmmaker who has almost single-handedly ushered Hollywood into the twenty-first century.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».