Exploring contemporary music as an emotional narrative element in Canadian filmmaking : an analysis of Danny Bensi & Saunder Jurriaans, Ariel Marx, and Dominique Plante’s works
Notice bibliographique
Résumé
La musique de film est un genre en constante évolution, les compositeurs innovant continuellement pour façonner leurs identités musicales distinctives. Cette recherche explore comment certains compositeurs se différencient en intégrant une musique inspirée par les principes de l’avant-garde classique contemporaine, en mettant l'accent sur les techniques étendues et les traitements harmoniques et mélodiques modernes. Elle vise à explorer comment une telle musique peut façonner la narration émotionnelle d'une histoire. Pour ce faire, trois films de réalisateurs canadiens sont examinés pour leurs bandes sonores, mettant en avant le son contemporain d'intérêt. Ces films—Shiva Baby (2020) avec la musique d'Ariel Marx, Enemy (2013) avec une bande sonore composée par Danny Bensi et Saunder Jurriaans, et Red Rooms (2023) avec la musique de Dominique Plante—sont analysés à travers cinq cues musicaux pour révéler comment la musique influence l'interprétation émotionnelle de la narration par l’auditeur. La recherche inclut une revue de littérature explorant les origines des techniques musicales contemporaines rencontrées, la compréhension des émotions dans la musique, et elle s'aventure dans les techniques pour analyser la narration d'un film et évaluer la musique aux côtés des composants visuels. La question sous-jacente est de savoir si les techniques avant-gardistes peuvent efficacement soutenir les narrations émotionnelles lorsqu'elles sont associées à des éléments visuels, en dépit de leur difficulté à toucher un public non initié dans les contextes de concert traditionnels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».