RASA TAKUT DALAM FILM ANIMASI 2 DIMENSI "FEARS" KARYA NATA METLUKH
Notice bibliographique
Résumé
“Fears” merupakan film animasi 2 dimensi (2D) karya Nata Metlukh pada saat kelulusannya dari Vancouver Film School pada tahun 2015 yang memperoleh berbagai penghargaan pada festival film yang diikutinya. Kekuatan film animasi 2D yang hanya menampilkan visual dan musik tanpa dialog ini adalah bagaimana visualisasi dalam bentuk animasi yang didukung oleh musik dapat merepresentasikan pesan penciptanya tentang rasa takut yang dimiliki oleh semua manusia dalam bentuk dan kondisi yang berbeda-beda. Tujuan kajian terhadap film animasi 2D “Fears” ini adalah (1) mendeskripsikan alur cerita melalui visualisasi animasi yang ditampilkan, dan (2) menganalisis bentuk dan makna rasa takut melalui interpretasi terhadap visualisasi alur atau jalannya cerita. Analisis dilakukan terhadap 15 (lima belas) visualisasi animasi terpilih yang memunculkan sosok makhluk berwarna hitam dengan mata putih yang merepresentasikan rasa takut dan selalu mengikuti tokoh utama dan tokoh-tokoh lainnya. Hasil analisis menunjukkan bahwa di satu sisi rasa takut dapat dimaknai oleh pemilik rasa takut itu sebagai hal yang mengganggu, menghambat, dan membatasi pikiran dan tindakan mereka; tetapi di sisi lain rasa takut juga dimaknai sebagai hal yang justru bersifat konstruktif yang membantu manusia untuk selalu bersikap waspada dan hati-hati.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,110 | 0,011 |
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 ».