Evergreen Avengers: Nature and Kaijū in the Twenty-First Century
Notice bibliographique
Résumé
After a decade of dormancy following the release of Tōhō Studios’ Godzilla: Final Wars (2004), Godzilla and other kaijū burst back onto the scene with Legendary Pictures’ Godzilla (2014). Several American sequels and a television series set in Legendary’s MonsterVerse quickly followed over the next ten years. Meanwhile, Japan’s Tōhō used their radioactive creation’s global success to reignite their own films with Shin Godzilla (2016), an animated trilogy, and Godzilla Minus One (2023). Short-format media like Chibi Godzilla and Godziban also circulated thanks to streaming services. Similarly, Godzilla’s longtime competitor Gamera also emerged from hibernation in an animated series produced by Kadokawa Corporation, Gamera Rebirth (2023). But how do these new installations relate to or depart from their predecessors’ predilection to address environmental concerns? This article continues the ecocritical analysis of kaijū eiga, expanding it to the 2010s and 2020s, as a coda to our duograph Japan’s Green Monsters (2018). This article picks up where we left off, examining the recent releases from an ecocritical standpoint. This analysis reveals that today’s films remain steeped in environmental commentary, but both fragmented and updated for the new concerns of the twenty-first century.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».