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Enregistrement W32962084 · doi:10.1093/acrefore/9780190201098.013.83

Fairy-Tale Films

2016· reference-entry· en· W32962084 sur OpenAlexaff
Pauline Greenhill

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Literature · 2016
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeMovie theaterIntertextualityArtLiteratureArt historyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Films incorporating fairy-tale narratives, characters, titles, images, plots, motifs, and themes date from the earliest history of the cinema, beginning with director Georges Méliès’s Le manoir du diable made in 1896, the year after Auguste and Louis Lumière’s first public showing of their “cinematograph” in Paris in 1895. Fairy tales can be oral (told by people in different geographical locations and at various historical times up to the present) and/or literary (created by known authors) in origin, but they manifest in numerous media, including film. While the Disney formula of innocent persecuted heroines, handsome princes, and happy-ever-afters has dominated popular understandings of such narratives (at least in the English-speaking world), fairy tales need not contain these elements. They concern the fantastic, the magical, the dark, the dreamy, the wishful, and the wonderful. Short and feature length, animated and live action, produced in film stock, video, and digital formats, fairy-tale films have appeared in movie theaters and more recently on television and computer screens. Using Kevin Paul Smith’s classification for literary fairy tales, fairy-tale filmic intertexts can include explicit reference in the title—for example, Duane Journey’s Hansel & Gretel Get Baked (2013); implicit reference in the title—for example, Tarsem Singh Dhandwar’s Mirror Mirror (2012); explicit incorporation into the text—as when Micheline Lanctôt’s Le piège d’Issoudun (2003) includes a play of “The Juniper Tree”; implicit incorporation into the text—as when Steven Spielberg’s A.I.: Artificial Intelligence (2001) has the mechanical child David’s human mother abandon him in the woods, as do Hansel and Gretel’s parents; discussing fairy tales, as in the “Once Upon a Crime” episode of the American television show Castle (2009–2016), when the writer and police talk about what fairy tales really mean; and invoking fairy-tale chronotopes (settings and/or environments)—as in the portions of Guillermo del Toro’s Pan’s Labyrinth (2006) set in the heroine Ofelia’s father’s magical kingdom. Alternatively, filmmakers may re-vision a story, sometimes with new spin, as when Matthew Bright’s Freeway 2 (1999) relocates “Hansel and Gretel” to 1990s America, with two delinquent teen girls fleeing to Mexico, or may create an entirely new tale—like Pan’s Labyrinth, not based on any specific previous literary or traditional fairy tale. This article focuses on the cinema—movies made for theatrical and/or video release—but draws on television and Internet films when they offer telling illustrations. Most examples are from English-language media. Although classic works like director Jean Cocteau’s La belle et la bête (1946) have received considerable attention from cinema studies and the fairy-tale structural analysis of Vladimir Propp (1968) has greatly influenced film analysis, only since the beginning of the 21st century has fairy-tale scholarship merged with film scholarship. Scholars of fairy-tale film often consider adaptation and intermediality in cinematic versions of tales. This article uses the example of director Tarsem Singh Dhandwar’s The Fall (2007), which draws on and references fairy-tale magic to collapse, expand, and generally fictionalize time and space to invoke the postmodern and postcolonial as well as the transnational and transcultural.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,003

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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