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Enregistrement W4296989014 · doi:10.7202/1092427ar

The Kingdom’s Shōnen Heart

2022· article· en· W4296989014 sur OpenAlexvenueno aff
Rachael Hutchinson

Notice bibliographique

RevueLoading · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJapanese History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacter (mathematics)FantasyAdventureEscapismContext (archaeology)LiteratureArtFandomAestheticsSociologyPsychologyHistoryArt historySocial psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taken by themselves, neither Disney nor Square Enix appears particularly successful at transcultural expression, although both are certainly marketing juggernauts in transmedia franchise operations (Smoodin, 1994; Consalvo, 2013). Disney may be understood in terms of American postwar cultural imperialism, while Square Enix is deeply rooted in conventions of Japanese storytelling. But together, somehow the two achieve a synergy in Kingdom Hearts (2002), coalescing in the figure of Sora, its youthful protagonist. This article performs a close reading of Sora’s visual character design, a transcultural melding of Walt Disney’s own Mickey Mouse and the shōnen figure of earlier Nomura Tetsuya creations. While gameplay dynamics point to a new action-adventure style for Square Enix, the shōnen characteristics of Sora’s appearance combine with his sense of loss and yearning to position the game in the JRPG genre. Transculturality of the non-player characters (NPCs) in Kingdom Hearts is then considered. These character designs remain static, anchored to their original reference texts. Where the Disney characters fit their settings in an uncomplicated way, providing escapism and nostalgia for the player, Square characters seem to be chosen for their complexity. The use of then-recent Final Fantasy X characters Tidus and Wakka in Destiny Islands is contrasted against the use of darker, brooding characters from older Final Fantasy titles encountered later in the game. Just as loss and yearning define Sora’s shōnen character, the sense of loss manifested by Cloud, Aerith and Leon connect the player to the real-world context of the global late 1990s, speaking to Japanese anxiety following the Hanshin earthquake and Aum Shinrikyo attacks of 1995, and to the despair of ‘Generation X’ following Kurt Cobain’s death in 1994 (Funabashi and Kushner, 2015; Brabazon, 2005). Meanwhile, the deep economic recession of Japan’s ‘lost decade’ (1991-2001) connected perfectly to the post-9/11 unease in America at the time of the game’s release. Overall, I argue that the game’s success stems from its transcultural emphasis on loss and yearning, which fit not only the JRPG genre but also the sense of anxiety pervading both Japan and America at the time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,258 · 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
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