“The mood is in the shot”: the challenge of moving-image texts to multimodality
Notice bibliographique
Résumé
This article reports a longitudinal study of new media and digital technologies producers (Rowsell 2013) looking at their multimodal logic and practices to challenge notions of text and multimodality. Focusing on filmmakers, I build on previous research (Sheridan and Rowsell 2010) to extend traditional notions of print-based texts to more contemporary ways of making meaning with moving-image texts. Working within a multimodal framework (Kress 1997, 2010), I present the logic and practices of two producers. One filmmaker produces documentaries about wide-ranging topics from cricket to Jim Carrey to sex scandals and religion. The other producer creates 3-D animated “texts” for film and television. Both are assiduous about their process and product, both highly competent at editing filmic texts, both intimately acquainted with the art and logic of multimodality. Their production stories and expertise inform the article to challenge perceptions of what modes can do and what they can evoke. Whether it is done through expressions, movements, images, sounds, filmmakers exploit the affordances of modes to emotionalize moving-image texts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».