MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2910264741 · doi:10.24193/ekphrasis.20.13

Matters of Time in László Krasznahorkai’s and Béla Tarr’s Satantango

2018· article· pl· W2910264741 sur OpenAlexaff
Alexandra Irimia

Notice bibliographique

RevueEkphrasis · 2018
Typearticle
Languepl
DomaineArts and Humanities
ThématiqueNarrative Theory and Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemporalityContingencyNarrativeMetaphorDanceLiteraturePerspective (graphical)Atmosphere (unit)ArtAestheticsHistoryPhilosophyVisual artsEpistemologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper attempts to draw an intermedial comparison of Lszl Krasznahorkai's 1985 novel Satantango and Bla Tarr's 1994 eponymous adaptation through the perspective of their treatment of time and narration, by reflecting upon the specificities of their respective media. The two works advance the hypothesis of a circular experience of temporality defying the linear flow of literary and cinematic discourse. Aesthetically, their approach is characterized by a strong emphasis on seemingly meaningless and bleak contingency, in an atmosphere of claustrophobic closure shaped by the dance metaphor already transparent from the title, which is also central to the structure of both the novel and its cinematic adaptation. In exploring the various cinematographic and typographic mechanisms through which the tango sequence of steps configures the imagery and the sensorial landscape of the two works, our analysis refers to a multi-modal, comparative usage of key concepts such as narrated time, narrative time and Gilles Deleuze's time-image.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEkphrasisMême sujetNarrative Theory and AnalysisTravaux en français237 207