Abitibi360: An example of the evolution of writing for 360-degree films
Notice bibliographique
Résumé
While virtual reality technologies have been developing since the 1960s in North America, they became broadly accessible for the public in 2016, with the launch of affordable virtual reality headsets in the global market. Amongst recent virtual reality works, 360-degree films are particularly popular. With this article, I study the evolution of writing for 360-degree films from 2016 to 2020 through the analysis of the 360-degree documentary series Abitibi360 created by Canadian filmmaker Serge Bordeleau, of which Season 1 was produced in 2017 and Season 2 followed in 2020. My goal is to determine how his writing processes changed over this time period and to highlight the various factors that influenced this change. To conduct this research, I present an analysis of creative documents produced by Bordeleau for the two seasons. This work will demonstrate how the author evolved to use virtual reality technologies to develop his own language, even though he continued to be influenced by his original medium: cinematographic documentary films. Bordeleau became more creative as he mastered the techniques of virtual reality production. In particular, he learned to guide the viewer’s attention to chosen points of interest within the 360-degree image by using several techniques, such as light, movement, colour and noise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».