Notice bibliographique
Résumé
The MeCETES Film Database is a MS Excel spreadsheet containing data on over 23,000 film titles, released in Europe between 1996 and 2014. Data for each film title includes: - Title - Production year - Production country(s) - Theatrical admissions in 36 European territories, plus US and Canada - Release date - Runtime - Genre - Director(s) - Writer(s) - Actor(s) - Language(s) - Location(s) of filming - Awards/nominations - Key awards (e.g. Oscars, ETA, Berlin) - Metacritic score - IMDb User Rating - IMDb Votes - Tomatometer score - Tomatometer User Rating - Tomatometer Reviews - DVD release date - Budget - Plot - MEDIA distribution support - Eurimages support The MeCETES Film Database was created by Huw D Jones using raw data from various sources, including the European Audiovisual Observatory LUMIERE Pro database, the Internet Movie Database (IMDb), Rotten Tomatoes, Wikipedia, MEDIA and Eurimages. Data from the LUMIERE Pro and IMDb was initially collected on 18-19 November 2015, with further additions and amendments made since that date. Due to the licensing restrictions on the use of admissions data obtained from LUMIERE Pro, the MeCETES Film Database can only be accessed by members of the MeCETES research team. Closed access
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,128 |
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 ».