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Enregistrement W4389394087 · doi:10.54254/2753-7048/29/20231419

Technology in Anthropocene: A Comparative Study of The Wandering Earth and Avatar

2023· article· en· W4389394087 sur OpenAlexaff
D. Luo

Notice bibliographique

RevueLecture Notes in Education Psychology and Public Media · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropoceneAvatarNarrativeMovie theaterEnvironmental ethicsContext (archaeology)SociologyAestheticsHistoryArchaeologyLiteratureArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This analysis deeply explores the interplay of CGI technology, artificial cinematic worlds, and the Anthropocene in disaster films from China and the United States. It highlights CGI’s role in filmmaking’s evolution and its vital contribution to crafting visually immersive artificial realms. Avatar and The Wandering Earth serve as prime examples, demonstrating how CGI aids in world-building and narrative progression. Within the Anthropocene context, marked by human-induced Earth changes, this analysis examines how these films tackle environmental themes. It investigates the stark contrast between idealized cinematic worlds and real-world environmental challenges, emphasizing the tension between escapism and addressing urgent environmental realities. Moreover, this study scrutinizes technology’s dual role within these films, both as a narrative solution and ethical dilemma. It questions whether CGI in these narratives offers escape or reflects an aspiration to confront environmental dilemmas using technology. The analysis also acknowledges cultural nuances influencing CGI and Anthropocene portrayals in Chinese and American cinema. Societal and cultural factors shape the depiction of technology and environmental issues in these films. In conclusion, this exploration offers insights into CGI, artificial worlds, and the Anthropocene in disaster cinema. It illuminates their potential to shape public perceptions of environmental challenges and technological solutions, emphasizing the cinematic medium’s capacity to engage with real-world environmental issues.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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