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Enregistrement W4389396905 · doi:10.54254/2753-7064/19/20231258

A Study on Japanese Healing Films from Visual, Sound, and Narrative Aspects

2023· article· en· W4389396905 sur OpenAlexaff
Tianshu Zhu

Notice bibliographique

RevueCommunications in Humanities Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Visual Art
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeautyAestheticsNarrativeSound designFilmmakingSimplicityCrueltyInnocencePlot (graphics)ArtPsychologyVisual artsSound (geography)LiteratureMovie theaterEpistemologyPsychoanalysisPhilosophyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, people are increasingly dependent on the media to meet their needs. Healing movie is a kind of film which aims to make the audiences emotions be positively affected and to feel satisfied. Previous studies on the birthplace of healing culture, Japan and Japanese healing films have found some formal and thematic characteristics of Japanese healing films. Based on the previous studies, this paper, after an observation and analysis of 50 Japanese healing films, looks at three aspects of filmmaking: visual design, sound design, and plot narrative, summarized the features of Japanese healing films in the production technology that serve to achieve the purpose of healing peoples mood. The results also found recurring thematic elements that have been discussed in previous studies, such as nature worship, simplicity, and innocence. Importantly, this research analyzed through the focus on visual, sound, and narrative aspects that the Japanese healing filmmakers prioritize the preservation of the portrayal of life's simplicity and beauty. They consciously steer away from depicting tragedy, turmoil, and complex societal issues in their films. That is, they are on the one hand trying to restore reality, showing that almost unadorned beauty, while avoiding realistic cruelty.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,414
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,086 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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