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Enregistrement W2052391062 · doi:10.3138/jrpc.6.1.002

The Deep Focus Typecasting of Joseph Schildkraut as Judas Figure in Four DeMille Films

2004· article· en· W2052391062 sur OpenAlexvenueno aff
Anton Karl Kozlovic

Notice bibliographique

RevueJournal of Religion and Popular Culture · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMormonism, Religion, and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHollywoodYesterdayEPICCriticismJudaismHumanismCleopatraLiteratureArtPhilosophyArt historyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cecil B. DeMille is an unsung auteur director, a master of the American biblical epic, and a founding figure of Hollywood. However, critics have routinely dismissed him as unfashionable, inauthentic or disingenuous. Rarely have DeMille’s credentials as a legitimate religious artist been seriously investigated, acknowledged or applauded. One of his cinematic trade secrets was the utilisation of deep focus casting, that is, the engineering of significant correspondences between his on-screen characters and his actors’ personal idiosyncrasies, which eventually resulted in their typecasting. Using humanist film criticism as the analytical lens, the critical literature is reviewed and eight components of DeMille’s deep focus casting philosophy are identified. This understanding is then applied to Joseph Schildkraut and his Judasean betrayer roles within The King of Kings, Cleopatra, The Crusades and The Road to Yesterday. It is concluded that Schildkraut was typecast as an archetypal betrayer because DeMille needed a good “bad-guy” for dramatic effect and ethnic authenticity, which the Jewish-American actor excelled at performing. The notion that DeMille-the-Christian was fundamentally an anti-Jewish bigot, a rabid racist, or spiteful towards the Schildkraut family is firmly rejected. Further research into DeMille Studies and the pop culture construction of biblical, religious, historical and other screen characters was recommended.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,013
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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