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Enregistrement W4393019726 · doi:10.7202/1102257ar

Selling “Silence” in Contemporary Horror: Krasinski’s Quiet Consumers

2023· article· en· W4393019726 sur OpenAlexaff
Selma A. Purac

Notice bibliographique

RevueMonstrum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGothic Literature and Media Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQUIETSilenceArtAdvertisingAestheticsBusinessPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2018 horror film A Quiet Place broke through the noise of a box office dominated by blockbusters and pre-existing properties. 1 Acclaimed by critics, the relatively modest production, which cost only 17 million dollars to make, went on to gross over 340 million dollars worldwide (AQP Numbers).In part, this success is rooted in the film's focus on the horror soundscape, which is central to its very premise.A Quiet Place opens eighty-nine days after an alien invasion has decimated the world's population.The invading creatures are sightless monsters with hypersensitive hearing and hunt using sound.We follow one family's struggle to keep silent and stay alive.The Abbotts seem especially well equipped for survival in this world; because their eldest child, Regan, is deaf, they can already communicate silently using American Sign Language.Regan's supposed disability therefore serves as a tool for family survival.However, in a world where sound is deadly, Regan's deafness would also seem to intensify her vulnerability.Because she does not hear, she is likelier to find herself in a compromising position, unaware when a sound has endangered her or when the creatures are close.This threat is highlighted in the film's opening sequence, when Regan gives her little brother a toy rocket which he recklessly activates.Failing to understand the necessity of silence, he is promptly killed off.The family's grief is literally unspeakable, and the need to keep quiet amplifies the breakdown of communication that they experience while in

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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