Bibliographic record
Abstract
En analysant Youth (Feng Xiaogang, 2017), film sorti il n’y a pas longtemps, et son extraordinaire popularité en Chine, cet article entend se pencher sur les débats actuels concernant le rôle du cinéma en évoquant la nostalgie à travers la référence continuelle au passé national. Dérivé du roman semi-biographique You Touched Me du romancier chinois basé aux États-Unis Yan Geling, le film fournit à la fois une source et une réinvention de la mémoire collective du passé révolutionnaire et socialiste. La popularité de Youth réside dans le sentiment nostalgique qu’il crée non seulement pour les téléspectateurs qui ont vécu dans cette période historique spécifique, mais aussi pour ceux qui ont une image imagée du passé historique. Le mélodrame « pleurant » puissant trouve une expression séduisante dans des objets nostalgiques, tels que le style vestimentaire symbolique, la décoration intérieure avec des caractéristiques historiques et l’utilisation combinée de la musique « rouge classique » et des chansons populaires, qui fonctionnent pour construire l’authenticité perçue de la période. La nostalgie postsocialiste construite par Youth est une réaction réflexive au passé traumatique, et en même temps, elle anticipe un avenir meilleur.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".