Notice bibliographique
Résumé
Abstract: How does screen acting contribute to moral understanding? The most influential narratological theories of characters have been predominantly formalist in nature, focusing almost exclusively on attributed personality traits, behavior, dialogue, and/or visual appearance as the primary means of determining screened beings’ expressivity. Consequently, such theories fail to account for the aesthetics of the embodied performer, relegating acting to the subsidiary function of dramatic enaction rather than a necessary component of narration. A more complete account of film or television narration must consider the poetics of performance – the means by which actors’ expressive choices enable viewer comprehension and moral engagement. Indeed, concentrating primarily on character appearance, action, behavior, and dialogue gives us an incomplete picture of a work’s moral significance. Attending to such manifest content of character representation overlooks both its enacted form and certain aspects of its latent content. Therefore it is necessary to codify some of the means by which screen acting’s material elements can lead to moral appraisal. Drawing on certain key tenets of embodied cognition, we can schematize a conceptual vocabulary that enables us to attend to an actor’s expressive body and apprehend how this physicality draws us toward (or away from) the characters they represent. Of particular interest are the moral facets of actors’ appearances, expressions, gestures and postures, movements, and voices. These dimensions fundamentally inform how we might describe an ethically laden experience, evaluate characters as moral agents, and develop an embodied responsiveness to a work’s moral solicitations.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».