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Enregistrement W4389400852 · doi:10.48162/rev.34.066

Muerte y paisaje en La distancia más larga (2013)

2023· article· es· W4389400852 sur OpenAlexaff
Omar Rodríguez

Notice bibliographique

RevueCuadernos del CILHA · 2023
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCinema History and Criticism
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En La distancia más larga (2013), opera prima de la directora venezolana Claudia Pinto Emperador, la muerte une los espacios naturales con los espacios urbanos. Lucas, un niño de doce años, huye de Caracas después de que su madre es violentamente asesinada. El objetivo del niño es llegar a la Gran Sabana, una inmensa zona despojada de árboles del Amazonas venezolano donde se encuentra el famoso monte Roraima. Al mismo tiempo, la abuela de Lucas regresa a Venezuela con una enfermedad terminal con la intensión de morir en el Roraima, un paraje donde fue feliz en su juventud. Construida a primera vista como una película de carretera, la película presenta Caracas solo como escenario donde se desarrolla la acción. A medida que Lucas se adentra en su viaje hacia el Amazonas, el entorno se va separando de su rol de trasfondo de las acciones para convertirse en paisaje cinematográfico. Aquí paisaje implica una manera específica de registrar el entorno natural como un elemento independiente de la narración que pasa a dominar las acciones de los personajes, en ocasiones deteniendo la narración por completo en otras ralentizándola, siempre focalizando la atención en algún aspecto afectivo. Mientras que la herramienta técnica normalmente usada para presentar paisajes es el plano largo, este trabajo explora como Pinto Emperador prefiere utilizar la edición para formular un contrapunto de imágenes entre la ciudad y la Gran Sabana que permite incorporar la muerte tanto en su dimensión destructiva como creadora.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,012

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,220 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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