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Enregistrement W4417365169 · doi:10.3390/arts14060174

Camera Movement, Reading, and Coloniality in Ichikawa Jun’s Film, Tony Takitani

2025· article· en· W4417365169 sur OpenAlexaff
Timothy Iles

Notice bibliographique

RevueArts · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJapanese History and Culture
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovie theaterReading (process)NarrativePrivilege (computing)Close readingNatural (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The function of film grammar in the creation of narrative cinema is a central one when considering the realities of cinema as a global art. Since its birth from a confluence of European scientific and aesthetic principles, cinema has become a ubiquitous art form, but together with this growth has come the spread of those very principles from which cinema sprang. As an example, camera movement in Japanese film typically follows a grammatical pattern to privilege left-to-right, chronological movement as set by western cinema. That is, the camera will introduce information as a visual analogue to the process of reading a written, western text, with the lens operating very much as an eye in its trajectory across the ‘page’ of the screen. Building on work by Jean-Louis Baudry, Brian O’Leary and Jean Louis Comolli, this paper demonstrates this feature of Japanese cinema, using Ichikawa Jun’s 2004 film, Tony Takitani, as a case study. Through a close reading of the film and its pattern of movement, this paper proposes that we may discern a symptom of the persistent inscription of coloniality imposed in and through cinema—the movement of the camera parodies reading but also accepts as natural an ‘unnatural’, western pattern of movement. The act of adaptation, too, both anticipates and supports the conception of cinema as reading-parody, with Murakami Haruki’s short story “Tony Takitani” operating as a meaningful substratum to the process of vision-as-coloniality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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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