
Also known as Stop♥︎Zemlia
film de Kateryna Gornostai sorti en 2021
Hanging out with friends, smoking a lot, spinning bottles and kissing, making mistakes, playing, refusing to accept, dreaming with open eyes - life as a teenager can be overwhelmingly beautiful and difficult at the same time. In her debut, the Ukrainian director composes a deeply emotional and multi-layered portrait of a generation whilst seamlessly flowing between the fictional and the documental.
Cast
Stop-Zemlia (Стоп-Земля) est un film d'amour, de passage à la vie active et dramatique ukrainien écrit et réalisé par Kateryna Gornostai, sorti en 2021. Il met en vedette Maria Fedorchenko, Arsenii Markov, Yana Isaienko et Oleksandr Ivanov. Le long métrage dépeint une histoire de passage à la vie active. Tous les événements représentés sont de la fiction, mais l'équipe créative a tenté de les représenter comme des improvisations. Les personnages ont un ensemble d'activités lorsque le scénario est écrit, mais ils acquièrent des traits une fois que les acteurs ont été trouvés. Le film sort pour la première fois le 3 mai 2021 au Festival international du film de Berlin et reçoit le Crystal Bear du meilleur film de la compétition Generation 14plus. Le film reçoit des critiques positives de la part des critiques. Plus tard, le film apparaît au 12e Festival international du film d'Odessa (OIFF) le 19 août 2021, où le film remporte le prix principal du festival - le Grand Prix. Kateryna Gornostai devient également la gagnante de Duke dans la nomination du meilleur long métrage. La réalisatrice du film, Kateryna Gornostai, ouvre la présentation en déclarant que le titre Stop-Zemlia est important pour le succès du film et que l'équipe travaille à trouver une bonne traduction en anglais pour exprimer le matériel joint. Kateryna passe environ un an à chercher de vraies personnes pour jouer l'héroïne et la classe d'étudiants, puis elle enseigne les techniques d'acteur à un groupe d'étudiants choisis.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).