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Enregistrement W7142578965

The Puzzling Rollercoaster of the Psychological Thriller 

2020· other· W7142578965 sur OpenAlexaboutno aff
Mariah Hoffman

Notice bibliographique

RevueSUNY Digital Repository Support (State University of New York System) · 2020
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilmmakingMovie theaterNarrativeSubject (documents)Auteur theoryFilm studiesRepetition (rhetorical device)Key (lock)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What constitutes a psychological thriller, and the key developments in film production and reception that have encouraged this category of filmmaking to emerge, has been the subject of much debate within Cinema Studies. This project details the ways in which the psychological thriller in many ways exceeds conventional notions of genre and auteur cinema. Furthermore, it argues that examining films made during the 1990s offers an especially rich ground for expanding the definitions of the psychological thriller to account for critical reception in an internet age. I am interested in how films that get referred to as psychological thrillers in the 1990s became characterized as such through their positioning as “indies” and by the high level “buzz” they generated among critics and preview audiences, which encouraged audiences to engage in multiple viewings of these films both in theaters and at home. While narrative and aesthetic devices have been a primary focus of scholars writing on these films, I am interested in how dynamics of reception equally contributed to the films’ mind-bending qualities. The significance of repetition at both the level of the text and in viewing of these films continues to be seen as a central characteristic of psychological thrillers today. I suggest that more recent films, namely Us (Jordan Peele, US, 2019) and Enemy (Denis Villeneuve, Canada and Spain, 2013), further elaborate these dynamics through their innovative use of doppelganger figures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,185 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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