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Enregistrement W2464666569 · doi:10.1386/jicms.4.3.353_1

Stolen bicycles and exploited children: Italian cinema and its relation to the cinema of independent India (1947–1977)

2016· article· en· W2464666569 sur OpenAlexaff
Carlo Coen

Notice bibliographique

RevueJournal of Italian Cinema and Media Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueItalian Fascism and Post-war Society
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovie theaterRealismIdeologyIntertextualityPartition (number theory)AestheticsRelation (database)PoliticsHistorySociologyLiteratureMedia studiesArtPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The years that follow the end of World War II mark a unique historical-political situation shared by India and Italy. The debate in both nations looks at cinematic neo-realism as the regenerating force capable of leading towards a renewed cultural life after the events of decolonization and partition on the one side, and the disasters of fascism and the destructions of the war on the other. Neo-realism is seen as the best possible choice for intellectuals and film-makers in both countries. The new role of the artist suggested by the works of Italian neo-realism (especially Bicycle Thieves [De Sica, 1948]) is perceived by Indian intellectuals as the right solution for the renewal. This article searches for references and stylistic echoes found in the complex body of Indian cinema. The methodological approach of the article, therefore, relies both on intertextuality and on the analysis of some writings where one finds reference to views and concepts on cinema clearly inspired by the strategies and the ideology of Italian neo-realism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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