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Enregistrement W2970272130 · doi:10.15353/kinema.vi.1226

Non-Realism and Ontology in Gus Van Sant's Paranoid Park

2010· article· en· W2970272130 sur OpenAlexvenueno aff
Alessandro Zir

Notice bibliographique

RevueKinema A Journal for Film and Audiovisual Media · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueItalian Literature and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRealismOntologyVaguenessOrder (exchange)Accident (philosophy)Texture (cosmology)MetaphysicsPsychologyEpistemologyAestheticsPhilosophyComputer scienceImage (mathematics)Artificial intelligenceFuzzy logic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BEYOND SUBJECTIVENESS: NON-REALISM AND ONTOLOGY IN GUS VAN SANT'S PARANOID PARK AbstractThis paper focuses on Gus Van Sant's Paranoid Park (2007), in order to raise ontological issues that are understood to be fundamental to quite idiosyncratic, "authorial" movies, which are frequently mischaracterized as being merely personal and subjective. It starts with a consideration of how ontology must have a primacy over what is merely subjective or psychological in aesthetic experience. Paranoid Park is then analyzed in detail, with special attention to the apparently random elements that pullulate both in its soundtrack and in its visual texture. It is defended that the material with which the movie is made is emancipated from what would be their mere functionality in respect to the story. The same is true about a vagueness that is conspicuous to its characters. The violent scene of the railway accident, the dramatic apex of the movie,...

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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'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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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