Chinese Netizens’ Reactions to Red Classics Cinema Animation A Case Study of Taking Tiger Mountain by Strategy (2011)
Notice bibliographique
Résumé
<p class="1Body">‘Red Classics’ can be considered as an important subgenre of Chinese cinema animation, which is often adapted from war novels, revolutionary model opera, songs and live-action films<em>. </em>Animated film <em>Taking Tiger Mountain by Strategy (2011)</em>, as a Red Classics cinema animation production, has provoked heated discussion among Chinese netizens in two largest online film communities and review aggregator sites <em>Douban Movie </em>and <em>Mtime</em>. This paper reveals the Chinese netizens’ reception process of this movie before and after public screening by analysing the relevant brief comments and longer film reviews from the above two websites. Chinese audiences’ expectation on <em>Taking Tiger Mountain by Strategy</em> was relatively negative before exhibition in cinema. This can be partly attributed to the emotional discontent over the previous Chinese animation and government intervention on artistic creation. However, there has been a gradual shift in the attitudes of netizens towards this movie after the public exhibition, the reviews have become more objective, rational and positive. This article aims to identify the reasons behind such attitude change by applying reception studies approach, and how and to what extent these elements have affected Chinese netizens’ evaluation process.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».