Notice bibliographique
Résumé
What if subconscious somatic impulses were to be heard? What if these impulses were a means to communicate silently and non-categorically? What would a film that follows these bodily impulses look and sound like? To answer these questions, I have devised a cinematic production and postproduction process that prioritizes neither verbal language nor mimesis but, instead, subliminal subtext. Through a form of worldbuilding and storytelling that focuses on the silences between the bodies in front of the camera, I expose a hidden somatic language and capture it in moving images. I trace tensions and affective expressions that are visible within the body yet often buried underneath words and deliberate gesturing. As part of my production method, I analyze performers’ synchronized sonic breath data with the help of machine learning and custom-made wearable stethoscopes I have developed to foreground the intricate physical expressions that tend to be unseen yet form a distinct language unique to the encounters and intimacies exchanged between bodies. Much like a polygraph, this process exposes corporeal impulses and reveals the nuances bodies communicate when they cannot hide behind words or control their reflexive reactions. I then actively “co-edit” with the algorithm and disregard the traditional shot - counter shot logic to, instead, privilege patterns of kinaesthetic communication that demand a different rhythm. Kinaesthetic negotiation does not organize around questions and answers nor around the notion of turn-taking as dictated by verbal communication. Instead, bodies exchange somatic information simultaneously and continuously (Barsalou 2003, Feldman Barrett 2017, Bateson 1977). In order to decipher patterns within somatic communication, each exchange is regarded as singular and specific to the interactions of the particular bodies involved. Unlike the current trend of using deep learning by relying on vast and inevitably misrepresentative datasets, my application of AI uses the specific data of the people involved in the filmmaking process and is not exposed to biased datasets. This presentation discusses how somatic dynamics, once deciphered as a form of language, reveal affective patterns in non-verbal communication that are key to how bodies move one another on screen. It introduces an application of AI in cinema which attends to and augments corporeal nuance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».