Música pós-minimalista em cena: uma análise do uso de trance 4 em Closet monster*
Bibliographic record
Abstract
O filme Closet Monster, escrito e dirigido por Stephen Dunn, considerado um dos dez melhores filmes canadenses do ano 2015 pelo TIFF (Toronto International Film Festival), apresenta fortes influências do cinema queer e utiliza a música como elemento fundamental para caracterizar o protagonista, acompanhar a trama e conceder à obra um sentido que não seria o mesmo sem ela. Este artigo foca-se em uma cena próxima ao desenlace do filme (71'32"-75'43"), que se serve da peça musical pós-minimalista Trance 4, do compositor americano Michael Gordon, interpretada pelo grupo musical Icebreaker, concebida em 1995. Desse recorte emerge uma análise que tem como objetivos distinguir a contribuição da peça na composição da cena e discutir a influência mútua das linguagens musical e visual, ambas localizadas em tendências com características determinadas, quais sejam o cinema queer e o pós-minimalismo, respectivamente. Para tanto, a análise é apoiada em Román (2008), Leydon (2002) e Chion (2008), dentre outros autores, transitando entre conceitos como linguagem musivisual, pontos de sincronização e pós-minimalismo musical. O artigo inicia com considerações sobre música pós-minimalista, cinema queer e os protagonistas de Trance, à guisa de contextualização, seguidas pela exploração da cena fílmica de Closet Monster ambientada pela faixa musical Trance 4. Como conclusão, ressalta-se o papel da música na composição da cena. Pretende-se contribuir com este artigo para a ampliação dos debates sobre o uso de música pós-minimalista no cinema queer.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".