MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7056636717

Grand-Guignol cinema and the horror genre sinister tableaux of dread, corporeality and the senses

2023· other· en· W7056636717 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensJohn Abbott College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovie theaterScholarshipPsychoanalytic theoryPeriod (music)Key (lock)Affect (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grand-Guignol Cinema and the Horror Genre traces important contributions of the Parisian Grand-Guignol theatre's Golden Age as theoretical considerations of embodiment and affect in the development of horror cinema in the twentieth century. This study traces key components of the Grand-Guignol stage as a means to explore the immersive and corporeal aspects of horror cinema from the sound period to today. The book is a means to explore the Grand-Guignol not only as a historical place and genre, but also, theoretically, as a conceptual framework that opens up an affective mapping of Grand-Guignol attractions in cinema. This study's restoration of a long Grand-Guignol tradition in cinema makes it a significant contribution to new theorizations of horror. It brings seemingly disparate traditions into conversation, as American, Canadian, French, and Italian cinema are all important sites for thinking through cinematic embodiment. These four countries have developed their own important genres and movements of Grand-Guignol cinema: the slasher, the 'French Films of Sensation,' Canadian 'body horror' and the giallo. The Grand-Guignol famously operated in a dead-end of Chaptal Street, in the Pigalle district of Paris; this study offers affective and corporeal readings that open up new byways beyond the dead-end of psychoanalytic readings that continues to be dominant in horror genre scholarship

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetParticle accelerators and beam dynamics→Travaux en français237 207→