Bibliographic record
Abstract
Troisième long-métrage du binôme formé par le Danois Nicolas Winding Refn et Cliff Martinez après Drive et Only God Forgives, The Neon Demon explore le monde impitoyable de la mode à Los Angeles à travers le parcours de Jesse (Elle Fanning), une jeune femme à la beauté pure et irrésistible. Pour ce film qui marque selon le compositeur l’« aboutissement d’une collaboration », Cliff Martinez continue de proposer des partitions intégralement électroniques, entre beat techno et trance new age, démontrant un art consommé dans le maniement d’un matériau suscitant généralement peu d’intérêt, les synth pads ou « nappes synthétiques ».En l’absence quasi totale de thèmes mélodiques, la narrativité musicale se fonde sur des motifs sonores et des thèmes harmoniques élaborés à partir de drones et de nappes synthétiques. En pensant sa musique dès sa conception pour s’intégrer au soundscape global du film – « motif du diamant » possédant une version bruitiste et une version musicale, discrétion des points d’entrée musicaux – voire en la concevant elle-même comme un soundscape – renforcement de la composante bruitiste, intégration de drones bruitistes et de bruits dans la composition –, Cliff Martinez s’affirme comme un maître de la « soundscape score ».
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.004 |
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".