EXPLORING THE NARRATIVE STRUCTURE TRANSFORMATION OF “PETER PAN AND WENDY” NOVEL (1911) AND MOVIE ADAPTATION (2023)
Notice bibliographique
Résumé
Narrative structure refers to the foundational framework that dictates how a story is conveyed to its audience, whether through reading, listening, or viewing. This research explores the transformation of the narrative structure in the adaptation of J.M. Barrie's novel "Peter Pan and Wendy" (1911) into the 2023 movie produced by Walt Disney Pictures. Utilizing ecranisation theory and Caroline Denton's (2007) narrative structure framework, the study examines the transformation on five key narrative elements such as setting, characters, conflict, climax, and resolution. This study utilizes a qualitative content analysis method to identify the transformation that occurred. The research reveals significant changes, including the reduction of characters from 27 to 23 and adding 2 new characters, 9 setting of place in the novel are reduced to only 6 in the movie, the setting of time in the movie is shorter compared to the novel, and modify the plot development. The findings show that while the novel and movie share a common storyline, their narrative structures diverge considerably, reflecting distinct storytelling techniques and creative choices. This study provides insights into the adaptation process, highlighting how filmmakers balance fidelity to the source material with the need for innovation to suit the cinematic medium. By analyzing these transformations, the research contributes to a deeper understanding of how classic literary works are reimagined for contemporary audiences through movie.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».