[Bones cracking]: Reading and listening to Foley and captions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Closed captions are a vital tool of sonic access for D/deaf and hard of hearing audio-viewers, detailing dialogue alongside notable sound effects and music. As evidenced by the recent virality of the captions in the Netflix series Stranger Things , captions are increasingly playing a key role in the sonic experience for many audio-viewers. From captions such as [tentacles undulating moistly] to [wet footsteps squelch], captions shape and articulate sounds, working both alone and alongside other sonic elements. Yet, while captions crucially anchor sonic meaning for a growing audience, captions are still a critically understudied dimension of film and media sound. Drawing upon the visceral captions and squelching sound effects of the fourth season of Stranger Things , this article details the parallels between closed captions and the custom synchronized sound effects of Foley. Captions crucially emphasize the narrative and characterizing effects of Foley sounds, from an oozing moist [squelch] that turns the stomach to the vivid snap of [bones cracking]. In turn, Foley sound offers a vital new framework from which to understand the sonicity of captions. As an artistic practice of reconfiguration and substitutions, Michel Chion’s seminal distinction between real and rendered sounds underpins theorizations of Foley, where a broken celery vividly renders the emotive impact of bones breaking. This article contends that captions can similarly be understood as rendering sound, a move that ultimately folds captions such as [wet writhing], [creatures chittering] and [flesh tearing] into larger sound theories, highlighting the sonic significance and generative possibilities of access tools.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle