Kratkometražni animirani film "Čovjek koji je uništio Zemlju"
Bibliographic record
Abstract
Diplomski rad bazira se na izradi kratkometražnog filma u tehnici stop animacije. Stop\n animacija jedna je od najstarijih tehnika i mnogi su je umjetnici nastojali usavršiti, a svoje\n korjene vuče još od davnih vremena.\n Umjetnici, poput J. Stuarta Blacktona, Alberta E. Smitha i Helene Smith Dayton, svojim su\n djelovanjem razvili mnoge stilove. Od lutaka i plastelina do sjena i igračaka, pa čak i glumaca;\n svjet stop animacije nema granica. No većinu njih možemo svrstati u jednu od podvrsta poput\n lutkarske animacije, animacije gline ili piksilacije.\n Sinopsis je sastavi dio procesa izrade, kako i ostalih vrsta filma, tako i stop animacije. On\n nam opisuje radnju filma bez previše detalja kako bi lakše razradili temu. Nakon njega dolazi\n izrada scenarija. U scenariju razrađujemo detalje podjeljene po scenama i kadrovima.\n Standardno pisan fontom "Courier New" radi lakšeg čitanja služimo se njime za izradu knjige\n snimanja. U knjizi snimanja po kadrovima izrađujemo skice i definiramo završe detalje.\n Nakon što smo odredili sve detalje kreće izrada lutaka, scena te snimanje i montaža. Lutke su\n izrađene na armaturi od namotane žice, punjene spužvom i presvučene tkaninom, krznom ili\n poliesterskom vatom. Scene se sastoje od raznih materijala poput piljevine, granja, umjetnog\n cvijeća i plastičnih slamki. Kada su svi rekviziti spremni sljedi snimanje svakog detalja pokreta\n gdje nam je potrebno dvadeset i pet slika kako bi proizveli jednu sekundu snimke, nakon čega\n dolazi montaža slika u film i dodavanje zvuka.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".