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Enregistrement W4389094845 · doi:10.1386/jicms_00218_1

Federico Fellini’s effect in Argentine cinema: The case of Leonardo Favio

2023· article· en· W4389094845 sur OpenAlexaff
Marina Vargau

Notice bibliographique

RevueJournal of Italian Cinema and Media Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueItalian Fascism and Post-war Society
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovie theaterArtOriginalityArt historyLiteratureSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A self-taught artist initially trained alongside Leopoldo Torre Nilsson, and considered today by both his country’s critics and his peers as one of the most important Argentinean directors, if not the most important, Leonardo Favio (1938–2012) often expressed his views on Italian cinema and Federico Fellini’s films without openly acknowledging their effect on his films. Despite this positioning, I intend to illustrate in this article how Favio’s cinematic universe has been traversed and shaped by Italian cinema, as by a red thread. More precisely, I aim to highlight how Favio, after incorporating several themes, characters and approaches of neorealist cinema in his only short and in his first film, included dialogues with Fellini’s cinematic universe in almost all his subsequent releases. The encounter with the cinema of Italian Maestro, without ever diminishing the originality and specificity of Favio’s films, turns them into a sort of resonance box for Fellinian echoes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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