Trends of a Digital Art Competition in the Early 21st Century : A 24-Year History of the Asia Digital Art Award FUKUOKA
Notice bibliographique
Résumé
While digital art competitions have updated their award fields according to rapid technological developments, these updates have not been examined by the existing literature. This study investigates the activity and achievement of the Asia Digital Art Award FUKUOKA (ADAA), which has been held annually since 2001 as an international competition to reveal the characteristics and development of digital art culture in the first quarter of the twenty-first century. Data from 24 annual competitions (2001-2024) were analyzed, including archived websites, catalogs, and classified submission records. Updates to the sections and the categories as well as the changes in the composition of judges over time were evaluated to examine how the award was revised. The number of submissions and awards was examined to assess ADAA’s influence. ADAA started with three sections – non-interactive art, interactive art, and digital design. Non-interactive art was divided into still and moving images in 2004. The digital design section was replaced with entertainment (applied industry) in 2008. The definitions of the sections were updated in the first five years and between 2012-2013. The total number of submitted works was 17,136, with 2,221 awards given to creators from 25 countries and regions. Between 2017-2024, the number and ratio of submissions for the entertainment (applied industry) section were higher in the student category than in the general category (p < 0.01). By adapting to technological changes, ADAA has remained a relevant and influential competition for digital art creators who have the potential to innovate art culture and the content industry.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».