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Enregistrement W2905087397 · doi:10.7202/1054149ar

Interstellar de Hans Zimmer : plongée musicale au coeur des drames humains, par-delà l’infiniment grand. Pour une autre approche de l’esthétique zimmerienne

2018· article· fr· W2905087397 sur OpenAlexvenueno aff
Chloé Huvet

Notice bibliographique

RevueRevue musicale OICRM · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le modèle souvent relayé dans la littérature dominante sur Hans Zimmer, mettant en valeur la masculinité et le caractère épique de la musique de Zimmer, le son massif et puissant de ses partitions, et l’omniprésence d’une pulsation rythmique marquée tend à délaisser tout un pan de l’approche zimmerienne de la composition cinématographique et s’avère peu adéquat pour analyser les partitions les plus récentes du compositeur qui ne correspondent pas à ce schème. C’est le cas, en particulier, d’ Interstellar , dont la bande-son excède largement ce cadre général prédéfini. Nous montrerons comment le traitement de la musique place l’humain au coeur du film, et de quelles manières Zimmer fait des liens entre Cooper et sa fille Murph le point de mire de sa partition. En filigrane, notre étude propose, à partir de l’exemple de ce film, une autre approche de l’esthétique du compositeur, qui se veut complémentaire au modèle dominant en invitant à repenser la filmographie de Zimmer – y compris son versant épique – sous un angle riche et ouvert.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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