Interactions : Explorations of Good Practice in Educational Work with Video Testimonies of Victims of National Socialism
Notice bibliographique
Résumé
According to estimates, there are several hundreds of thousands video testimonies with victims of National Socialism. Many of the interview archives are easily accessed, including some that are available in the Internet for free. While teachers are hesitant in making use of this treasure of source materials, learners are familiar with the figure of the eyewitness as communicated via film and television. But what can be taught with the help of what in cinematographic terms is often criticised as “talking heads”? What constitutes a good learning setting? And how do users interact with the – usually digitised – video testimonies and the collections that are often available online? In January 2017 experienced educators and researchers attended an international workshop on “Localisation of video testimonies with victimsof National Socialism in educational programmes” and discussed the question of what is good practice in this specific form of educational work. This volume is the result ofthat process. It provides an insight into the conceptual and practical ideas on which the various programmes are based. The book also has a focus on video testimonies presented at historical exhibitions and includes contributions from many countries, such as Belarus,Canada, Israel, Macedonia, the Netherlands and South Africa.
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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 | 0,045 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,058 |
| Communication savante | 0,025 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».