Cognitive and Intersemiotic Model of the Visual and Verbal Modes in a Screen Adaptation to Literary Texts
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study is to examine screen adaptations from the perspective of cognitive and intersemiotic models of the visual and verbal modes. The purpose of the study is to express the specificity of a screen text which is defined as a combination of three media: speech, image, and music. The scope is to demonstrate the general framework of an intersemiotic translation from a new point of view – like a transliteration. The method of the research refers to semiotic and stylistic analyzes – methods of transformation from one sign system into another from prose works with regard to their cognitive as well as narrative and stylistic features (Zhong, Chen, & Xuan, 2021). Thus, the study analyses such specific relations between the verbal and visual modes in film adaptations of prose literature as a more detailed description of event episodes, events’ temporal structure, presentation of author’s thoughts and characters’ thoughts; their mental activity formulated indirect speech and inner speech that is shown only by the actor’s intonation. The results of the study made possible to show the types of inner speech in their adaptations: author’s thoughts, characters’ thoughts which are presented only by the verbal mode, and visual modes’ inner speeches that combine the modes of character’s voice and image. One can conclude, that taking into account intersemiotic relations between the visual and verbal spaces, it is possible to explain, for instance, how the words of characters are replaced by their facial expressions, gestures, or intonations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».