MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281491474 · doi:10.32920/ifmj.v2i2.1579

Abstract Machine

2022· article· en· W4281491474 sur OpenAlexvenueno aff
Filipe Roque do Vale, Manuel José Damásio

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilmmakingAssemblage (archaeology)Transformative learningInteractivityMeaning (existential)Computer scienceProcess (computing)Social mediaThe InternetDigital mediaSociologyMultimediaAestheticsWorld Wide WebVisual artsMovie theaterArtEpistemologyHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The last three decades have been a time of changes in filmmaking. Film editing as a part of it it’s not immune to this set of transformations. The driving force is the digital revolution, but the level of changes comes in different dimensions. The filmmaking process brought a change in technology and equipment that impacted technical and creative procedures. The emergence of the internet, social networks, streaming platforms, altered the relationship between the spectator and the medium. Film language acquired the capacity to absorb styles originated in television and in other media and keeps evolving. Access to the tools is democratized. Any young adult can use a phone or a computer to edit video content that feeds social networks. The next step will be artificial intelligence and this whole transformative process is far from ending. Throughout this evolutionary process, the montage theories have remained relatively stable because they are very robust, but the scale of contextual changes requires an update to this different technological and cultural setting. This paper aims to answer this question by proposing a conceptual framework for creative film editing. The framework design is based on the theory of assemblage (Deleuze, Guattari; DeLanda), it identifies the two minimal essential elements of the process: filmic elements and relations. Filmic elements are concrete, relations are abstract. Editing is creating relations between filmic elements and shaping those relations to produce meaning and aesthetics. In assemblage theory all assemblages share three characteristics, they all have concrete elements, an abstract machine, and agents. The abstract machine is a space of possibilities determined by the concrete elements in which all relations are possible. The editor is an agent acting on an abstract machine. From this perspective, we can identify two processes of interaction between concrete elements and relations and they occur along different dimensions. One dimension defines the variable roles that an assemblage component may play, from a purely material role to a purely expressive role. These roles are variable and may occur in mixtures. The other dimension defines variable processes in which these components become involved and are referred to as processes of territorialization or deterritorialization. These two specialized expressive media are viewed as the basis for a second synthetic process called coding. Coding supplies a second articulation, consolidating the effects of the first and stabilizing the identity of an assemblage. For coding methods, we use models from the theory of editing that define “rules” on how to connect shots together. Continuity editing, for instance, is a set of rules that can be viewed as a specific code. This framework includes a model for grid analysis to grasp how the relations being crafted can affect the film experience from different perspectives, namely narrative, aesthetic, and discursive. With this framework we provide a conceptual model to understand the film editing process from its most basic components, allowing the editor to have a clear understanding of how he can affect the cinematic experience, thus providing tools and methods for critical analysis.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,996

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,234
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInteractive Film and Media JournalMême sujetCinema and Media StudiesTravaux en français237 207