Adapting <i>Sunset Song</i>: Authorial, Industrial, and National Discourses in the 2015 Film Adaptation of <i>Sunset Song</i>
Notice bibliographique
Résumé
This article traces the discourses shaping the 2015 film adaptation of Sunset Song, directed by Terence Davies. In doing so, it shows how both the film and Lewis Grassic Gibbon's original novel are involved in complex negotiations of ideas about Scottishness. In the case of the film, this is evident in its sophisticated and poetic visual engagement with some aspects of the novel's characterization of Chris Guthrie, its use of language, and its representation of landscapes. The same negotiations are apparent in paratextual materials that demonstrate the route taken by the producers and director when navigating the fraught economic terrain of feature-length filmmaking in Scotland, both in terms of funding applications to national funder Creative Scotland, and the way it mobilized particular discourses of arthouse and auteur cinema in its marketing and production materials. Finally, through a close look at the emphasis on militarism, femininity, and landscape in the film text, the article considers how the film performs a kind of Scotland that is amenable to the tastes of the filmmaker, the desires of the public funder, and the arthouse film festival circuit where it was primarily consumed.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,033 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».