Notice bibliographique
Résumé
This paper draws on the theory of mastermind narration developed by M.J. Clarke in the context of prestige television dramas with highly complex non-linear narratives and inconsistent characters (Clarke, 2012) and Jason Mittell’s (2015) concept of ‘forensic fandom’ to offer a reading of the Kingdom Hearts (Square Enix, 2002-) franchise in light of postmodern practices of textual consumption characteristic of current fandoms, such as those explored by Henry Jenkins (2006) and Matt Hills (2002), but also addressing Japanese theorists Hiroki Azuma (2009) and Eiji Ōtsuka’s (2010) work around the notion of the Otaku. I argue that the series’ significant deviation from Disney’s traditional approach to narrative (Wasko, 2001) indicates a desire for the corporation to explore radical new forms of textual production, and to negotiate emerging fan consumption practices within the safe environment of a controlled and licensed text. Just as cultural theorists like Clarke and Anne Allison (2006) argue that a textual product can often contain traces that reflect its wider conditions of production, I propose that the Kingdom Hearts franchise can be read allegorically as an extended experiment by Disney into new forms of collaborative storytelling. I attempt to demonstrate this by concluding with an exploration of the metareflexive depiction of the fan practice of cosplay.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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.
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 ».