Exploring contemporary music as an emotional narrative element in Canadian filmmaking : an analysis of Danny Bensi & Saunder Jurriaans, Ariel Marx, and Dominique Plante’s works
Bibliographic record
Abstract
La musique de film est un genre en constante évolution, les compositeurs innovant continuellement pour façonner leurs identités musicales distinctives. Cette recherche explore comment certains compositeurs se différencient en intégrant une musique inspirée par les principes de l’avant-garde classique contemporaine, en mettant l'accent sur les techniques étendues et les traitements harmoniques et mélodiques modernes. Elle vise à explorer comment une telle musique peut façonner la narration émotionnelle d'une histoire. Pour ce faire, trois films de réalisateurs canadiens sont examinés pour leurs bandes sonores, mettant en avant le son contemporain d'intérêt. Ces films—Shiva Baby (2020) avec la musique d'Ariel Marx, Enemy (2013) avec une bande sonore composée par Danny Bensi et Saunder Jurriaans, et Red Rooms (2023) avec la musique de Dominique Plante—sont analysés à travers cinq cues musicaux pour révéler comment la musique influence l'interprétation émotionnelle de la narration par l’auditeur. La recherche inclut une revue de littérature explorant les origines des techniques musicales contemporaines rencontrées, la compréhension des émotions dans la musique, et elle s'aventure dans les techniques pour analyser la narration d'un film et évaluer la musique aux côtés des composants visuels. La question sous-jacente est de savoir si les techniques avant-gardistes peuvent efficacement soutenir les narrations émotionnelles lorsqu'elles sont associées à des éléments visuels, en dépit de leur difficulté à toucher un public non initié dans les contextes de concert traditionnels.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".