Peter Pan (Clyde Geronimi, 1953): The Rise of Tinkerbell
Notice bibliographique
Résumé
Tinker Bell was first introduced to audiences through J. M. Barrie's Peter Pan play (1904) and Peter and Wendy novel (1911). Throughout the theatrical productions, Tinker Bell did not assume a physical form, instead she appeared as a flash of small light zig-zagging around the actors on stage. This visualisation embodied Barrie's text, where Mrs Darling describes Tinker Bell as a "ball of light... like a flame had escaped from the fire, not as big as your hand, but [she] darted about the room like a living thing (cited in Meyers et al. 2014: 102). While the plays delighted audiences (including Walt Disney in 1913), Tinker Bell did not achieve fame in her own right until she was "humanised by Walt Disney in the 1950s when the Disney film Peter Pan was released on 3 February 1953 and "was an immediate commercial and critical success (Barros 2007: 1). Originally a Disney Princess (although no more), Tinker Bell has been referred to as one of Disney's "mascots (McClintock 2014: para. 9). This chapter explores the trajectory of Tinker Bell from a character in a play to being the unofficial mascot of one of the largest corporations in the world.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».