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Enregistrement W4378388067 · doi:10.1515/9781474483551

Race, Nation and Cultural Power in Film Adaptation

2023· book· en· W4378388067 sur OpenAlexaboutno aff
Gillian Roberts

Notice bibliographique

RevueEdinburgh University Press eBooks · 2023
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueShakespeare, Adaptation, and Literary Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRace (biology)Adaptation (eye)Power (physics)Gender studiesSociologyPsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Examines race and nation in postcolonial, settler-colonial, and Indigenous film adaptation Advances adaptation studies by offering a nuanced critique of the injunction against fidelity criticism 16 case studies of film adaptations across 7 chapters, detailing different modes of postcolonial, settler-colonial, and Indigenous film adaptation Wide-ranging comparative study, including literary and cinematic texts from Aotearoa/New Zealand, Australia, Canada, India, the UK, and the US In Race, Nation and Cultural Power in Film Adaptation , Roberts undertakes the first full-length study of postcolonial, settler-colonial and Indigenous film adaptation, encompassing literary and cinematic texts from Australian, Canadian, New Zealand, Indian, British, and US cultures. A necessary rethinking of adaptation in the context of race and nation, this book interrogates adaptation studies’ rejection of ‘fidelity criticism’ to consider the ethics and aesthetics of translating narratives from literature to cinema and across national borders for circulation in the global cultural marketplace. In this way, Roberts also traces the circulation of cultural power through these adaptations as they move into new contexts and find new audiences, often at a considerable geographical remove from the production of the source material. Further, this book assesses the impact of national and transnational industrial contexts of cultural production on the film adaptations themselves.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,023
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,168 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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