Filmkultur im Zeitalter der Digitalisierung : die Zukunft des Kinos
Bibliographic record
Abstract
Ziel der Bachelorarbeit ist es, die heutige und zukünftige Bedeutung des digitalen Roll-Outs in den Kinosälen zu darzustellen. Die Arbeit wird deshalb von der zentralen Fragestellung durchzogen, durch welche Maßnahmen die digitale Revolution in den Kinos umgesetzt werden kann. Hierbei darf man neben den finanziellen Aspekten, nicht die sozialen und kulturellen Aspekte außer Acht lassen. Eine aktuelle Betrachtung der Marktsituation und ein Blick auf die aktuellen Diskussionen über den Fortschritt und Umsetzung der Digitalisierung sollen einen groben Überblick über den momentanen Stand der Situation liefern. Außerdem wird die ganze Thematik, die Digitalisierung in Deutschland, mit der amerikanischen Filmindustrie verglichen. Zu letzt wird noch ein kleiner Ausblick in die Zukunft gegeben und mögliche Tendenzen, Chancen und Risken der digitalen Umstellung beschrieben.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.014 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".