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Enregistrement W4410554744 · doi:10.1177/10664807251343893

Family Dynamics in the Representation of Childhood in Horror Film Trailers: A Cross-Cultural Analysis

2025· article· en· W4410554744 sur OpenAlexaboutno aff
Rabia Noor

Notice bibliographique

RevueThe Family Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamics (music)Representation (politics)PsychologySocial psychologySociologyDevelopmental psychologyCommunicationPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines how child characters are represented within the context of family dynamics in global horror cinema, focusing on ten diverse horror film trailers from the past decade. Utilizing an analytical framework that encompasses cinematography, lighting, settings, symbolic imagery, sound effects, music, semiotics, interaction, and narrative context, the study draws on purposive sampling from regions including the United States, Canada, Australia, China, South Korea, Japan, India, Iran, Spain, and Scandinavia. This approach highlights the cultural nuances that shape the portrayal of children in horror. Grounded in psychoanalytic film theory and cultural semiotics, the study identifies recurring themes, motifs, and storytelling techniques while exploring the implications of human desire and curiosity within horror narratives. Key symbolic elements, such as dolls, mirrors, and color choices, serve as powerful storytelling devices. The interplay of cinematography, sound design, and symbolic imagery creates an emotional impact rooted in fear, suspense, and contemplation of dark themes. This research enriches psychoanalytic film theory and cultural semiotics, offering theoretical insights into the psychological and symbolic dimensions of horror narratives. By unraveling the relationship between innocence and horror, the study reveals how filmmakers strategically employ visuals and narratives to evoke fear and engage audiences.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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