Deconstruction of Peter Pan’s Character in Edward Kitsis’ and Adam Horowitz’s Once Upon a Time, Season Three (2013)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to find out the deconstruction of Peter Pan’s character in Kitsis’ and Horowitz’s work as described in Barrie’s Peter Pan. Kitsis’ and Horowitz’s Once Upon a Time, Season Three is the first film that deconstructs the character of Peter Pan from Barrie’s Peter Pan. The qualitative method is used in analyzing the main data that are taken from both works, Barrie’s Peter Pan and Kitsis’ and Horowitz’s Once Upon a Time, Season Three. The data analysis starts by selecting the data from re-watching and re-reading the works. Then analyzing them using the theory of deconstruction, character and characterization and cinematography. The theory is used to find the binary opposition and analyzing the characteristics of Peter Pan in both works. The cinematography is also needed to support the analysis and strengthens the argument of the analysis from the character’s deconstruction. The result of the analysis shows that the characteristic of Peter Pan in Barrie’s Peter Pan is deconstructed from hero into villain. It shows that there are four characteristics of Peter Pan as a hero that are deconstructed, namely, honest, fearless, polite and caring. Those characteristics are deconstructed into the character of Peter Pan as a villain who is manipulative, fearful, impolite and selfish. The four characteristics that are deconstructed can be seen from Peter Pan’s action towards other characters, from other characters’ explanation or the character’s emotions through every relevant scene in the film.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».