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Enregistrement W6981534189

Enjeux de la couleur dans le cinéma hollywoodien d'après-guerre

2012· other· fr· W6981534189 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects of Medicinal Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Skin colourVoyeurism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Après la Seconde Guerre Mondiale, on peut observer une inflexion de l’usage de la couleur dans le cinéma hollywoodien. Trop artificielle, la couleur a été reléguée à ses débuts à des genres « irréalistes » (comédie musicale, western). Mais après la guerre, la couleur est utilisée dans des films montrant le quotidien de l’Amérique, et devient une nouvelle façon d’appréhender certaines questions contemporaines.\nLa couleur n’est plus un ornement ou un perfectionnement superflu, elle est porteuse de sens, au même titre que les autres éléments de la mise en scène. Les couleurs vives et l’exacerbation de l’artifice sont désormais utilisées par certains cinéastes dans un autre but que le seul plaisir de l’image colorée : parfois avec ironie, voire un pessimisme sous-jacent. L’enjeu esthétique de la couleur au cinéma doit en effet être situé dans le contexte historique de l’après guerre. \nLa dévalorisation de la couleur dans l’histoire de l’art est ancienne, celle-ci ayant souvent été associée depuis l’Antiquité au maquillage féminin et à l’illusion. Le cinéma hollywoodien des années cinquante modifie justement l’image de la femme : on passe de la femme mythifiée à des femmes de chair et de sang, plus sexualisées, et aussi à l’évocation des rapports sociaux du quotidien. À travers l’actrice, et la façon dont celle-ci manipule la couleur ou bien existe à travers elle, la couleur se libère des préjugés, et trouve son indépendance, à travers une libération de l’expressivité, et un refus du seul mimétisme.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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