Matka saaristoon – Maa joka nousee ja laskee antropologisena elokuvana
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytteen kirjallinen osa tarkastelee sitä matkaa, jonka taitoin tehdessäni taiteellisessa lopputyötäni Maa joka nousee ja laskee (2021). Maa joka nousee ja laskee on dokumentaarinen lyhytelokuva, joka kuvaa Merenkurkun saariston epävakaata luonnetta, sen myyttejä ja paikallisia traditioita sekä niitä kohtaavia uhkia. Opinnäytteessä kirjoitan niistä tekijöistä, jotka vetivät minua elokuvani paikkaan, Merenkurkun saaristoon, sekä käyn läpi niitä aineksia, joista rakensimme elokuvamme tavan kuvata saaristoa. \n \nTarkastelen erityisesti sitä, miten antropologisesta perinteestä ponnistavissa elokuvissa kuvataan saaria sekä niiden ajallisia ja historiallisia kerrostumia. Saaria tarkastellaan niissä eräänlaisina mikrokosmoksina, jotka eivät koostu selkeistä rajoista vaan pisteistä ja kerrostumista, ja joita veden ja maan kamppailu pitää otteessaan. \n \nElokuvantekijänä olen kiinnostunut tutkimaan antropologiseen elokuvaan nojaten paikkojen muuttuvaa luonnetta ja kätkettyä historiaa. Elokuvien tekeminen onkin tarjonnut minulle mahdollisuuden eksyä Suomen erilaisille takapihoille tuntemattomaan. Opinnäytteessä pohdin, voisiko takapihan antropologia tarjota antropologiseen elokuvaperinteeseen uudenlaiseen lähestymistavan, jonka avulla voin tutkia kotimaani erityistä nurkkaa itselleni vieraiden kulttuurien sijaan toiseuttavaa katsetta välttäen. \n \nOpinnäytetyöni tärkeimpiä lähdemateriaaleja ovat erinäiset paikkojen vetovoimaa käsittelevät teokset, kuten esseisti Rebecca Solnitin Eksymisen Kenttäopas, maantieteilijä Yi-Fu Tuanin Topophilia, aktivisti ja taidekriitikko Lucy Lippardin The Lure of The Local: Sense of Place in a Multicentered Society sekä Eetu Virenin ja Jussi Vähämäen paikkojen rakentamista kuvaava Seutu joka ei ole paikka. \n \nNäiden ajattelijoiden jalanjäljissä pohdin paikkojen merkitystä ja sitä, miten ne voivat jäädä hallitsemaan meitä vahvoina tunnekokemuksina pitkienkin etäisyyksien päästä. Opinnäytteessäni väitän, että elokuvia tekemällä voi luoda yhteyksiä ja kuulumisen tunteita paikkoihin - olkootkin, että vain hetkellisiä. Kysyn, onko elokuvilla paikoista erityinen kyky pureutua niiden kerrostumiin, miten traditiot voivat ylläpitää suhdettamme paikkoihin ja voivatko elokuvantekijät paikkoja kuvaamalla ikuistaa niitä muutoksen voimien virralta.
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) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.006 |
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".