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Enregistrement W7162638600 · doi:10.59236/emro.v24i7a7816

Meat the Future

2022· article· W7162638600 sur OpenAlex
Kristen Adams

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEducational Media Reviews Online · 2022
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRest (music)BiographyNarrativeMemphisBalance (ability)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distributed by Bullfrog Films, PO Box 149, Oley, PA 19547; 800-543-FROG (3764)Produced by Moby, Janice Dawe, Chris Hegedus, and Kyle VogtDirected by Liz Marshall2021, Streaming, 88 mins While Meat the Future is a decent documentary, the title is a bit misleading. It makes is sounds like what will be covered is how and why ‘clean meat’, also called ‘lab grown meat’, is the meat of the future. What the film actually covers is a brief history on the first few years of the Memphis Meats company, now called Upside Foods, as well as a partial biography on its co-founder Uma Valeti. Throughout, we hear from people who are passionate about ‘clean meat’, and counter views of those who oppose with the movement, and why. This balance was really appreciated, as there are quite a few ethical questions surrounding the issue. What is missing is the scientific and technical angle; this only briefly comes up and is quickly explained that its proprietary information. As producing ‘clean meat’ is a very new processes and product, this is somewhat understandable, however it is still a little disappointing. It does include some information on establishing U.S. federal regulations on this emerging industry. Jane Goodall does narration only at the beginning and end of the film, for just a few minutes; throughout the rest there is no narration, we just hear from the people themselves. Lastly, the copy viewed for this review didn’t include subtitles, so there’s no comment to add on their quality, but the DVD version includes English SDH captions for the deaf and hard-of-hearing, and streaming on Docuseek is available with closed captions. Meat the Future is not recommended for courses looking for a film that covers the methods and scientific or technical aspects of producing ‘clean meat’, or that describes the end product’s properties (other than taste). However, if instructors are looking for a conversation starter on bioethics, or simply bioengineering projects/industries of the future in general, this would be a good choice. Interested subject areas might include, bioengineering, STEM in general, business, entrepreneurship and possibly politics. Regardless of subject area, there is an abundance of topics for discussion and/or written responses, in terms of assignments. It is rather long, at almost an hour and a half, so it would most likely need to be watched outside of class time. Awards:Nominee, Best International Documentary & Best International Director, Melbourne International Documentary Film Festival; Crystal Pelican Award, Best Director, International Science Film Festival World of Knowledge; Best Picture Editing - Documentary, Directors Guild of Canada Awards; Nominee, Best Film - Global Health Competition, Cleveland International Film Festival; Nominee, Jury Prize for Best Documentary, Riviera International Film Festival; Nominee, Donald Brittain Award for Best Social Political Documentary, Canadian Screen Awards; Nominee, Best Sound - Non-Fiction, Canadian Screen Awards; Inspiration Award for Commitment to Filmmaking for Change, Filmocracy Fest

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1600,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · 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