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Enregistrement W4225299131 · doi:10.24908/iqurcp15528

The Wardrobe of Cinema

2022· article· en· W4225299131 sur OpenAlexvenueno aff
Zhanwen Zhang

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFashion and Cultural Textiles
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovie theaterPopularityStorytellingCharacter (mathematics)ArtPeriod (music)LiteratureKey (lock)Visual artsAestheticsPsychologyComputer scienceNarrativeSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Wardrobe of Cinema Costume is an essential element in cinema. It has been used widely as a storytelling device to distinguish characters, time, geographical location and cultural background of the story. This video essay examines the role of costume in films by using Qipao, particularly in the film In the Mood for Love (Wong Kar-wai, 2000). In the film In the Mood for Love , the art director William Cheung has put a great effort into using costume as a storytelling device by designing over 20 different types of qipao for the protagonist Su Lizhen. Qipao, a type of traditional Chinese fitting dress, peaked its popularity in Hongkong during the 1960s. Therefore, Qipao as a costume that has a representative time period is helpful for spectators to distinguish the era and location that the story took place. The video essay has catalogued the 20 different types of Qipao into three major categories depending on the colour, pattern, frequency of appearing and the interaction with the mise-en-scene. Then, it interprets the role of Qipao by breaking down the central relationship into three phases based on the categories. The differentiation of colours and patterns of the protagonist’s Qipao has reflected the complex inner world of the protagonist Su Lizhen in each stage. Su Lizhen’s delicate costume is an efficient cinema language to enrich the personality of the character and complement the storyline.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

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 technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,192 · 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
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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