MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7161721530 · doi:10.3138/cjfms-2025-0031

Getting Credit: Judith Crawley, Camerawoman

2025· article· en· W7161721530 sur OpenAlexaffabout
Liz Czach

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Film and Media Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmateurProfessionalizationFilm directorCasualOrder (exchange)ScreenwritingState (computer science)Craft

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Judith Crawley, one-half of the husband-and-wife team that founded Crawley Films in 1939, is an overlooked figure in Canadian film history. In the early years of Crawley Films, Judith undertook an impressive number of production roles including producing, directing, screenwriting, sound mixing, and photography. Looking closely at several film productions in which Judith Crawley was involved, at both Crawley Films and the National Film Board of Canada, establishes how she matured from an amateur camera operator to a professional cinematographer. Piecing together Judith Crawley’s work as a cinematographer on films released roughly from 1939 to 1944 presents a historical challenge, as absent production histories and omitted credits often obscure women’s contributions to nontheatrical films. This article aims to disentangle Judith Crawley’s contributions from those of her husband Budge, while paying close attention to screen credits to consider how authorship and professionalization are withheld or bestowed upon the non-theatrical film labourer through the presence or absence of accurate attribution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Film and Media StudiesMême sujetCinema and Media StudiesTravaux en français237 207