Notice bibliographique
Résumé
Abstract The term ‘recut’ designates a trailer that a fan has created by editing footage from a film or trailer to new sound (voice-over, sound effects and underscore). The resulting re-imagined audio-visual text typically presents a genre-shifted narrative that intertextually relates to the source material. The ‘re-tuning’ by fan-editors involves imposing a new soundtrack (usually music and/or narration) over reordered and edited images, like the adapted family-friendly ‘Shining’ (2005) from the horror film The Shining (Kubrick, 1980) or the horror trailer refashioning of ‘Mrs. Doubtfire – Recut’ (2009). The literature about ‘vidding’ and recutting provides a foundation for considering how fans provoke new meanings when they add or re-order voice-overs, sound effects and music in recut trailers. The fan-editor must creatively engage with genre-based cinematic trailer practices and traditions of musical signification in re-imagining the source text. Thus sound effects and electronically distorted music predominate in re-tuned horror trailers, like ‘Mrs. Doubtfire – Recut’ or ‘Scary Mary Poppins’ (2006), while light-hearted melodies and instrumentation prevail when adapting source material to create a recut comedy trailer (‘The Wicker Man’ 2006). Thus the recut and re-tuned trailer represents a transformative nexus of sight and sound within fandom.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».