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Enregistrement W1204489552 · doi:10.71781/9354

Autour de Pierre Falardeau : found footage et réemploi d'images dans le cinéma politique

2011· dissertation· fr· W1204489552 sur OpenAlexaboutno aff
Mathieu Marsolais

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNutrition, Health, and Society Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire portera sur le réemploi d’images dans le cinéma politique d’une manière générale dans un premier temps, puis plus spécifiquement dans l’oeuvre du cinéaste québécois Pierre Falardeau. Il s’agit donc d’abord de regarder comment, d’un point de vue historique, l’image fut réemployée dans le cinéma documentaire classique. Il sera ensuite question de la réutilisation de l’image à des fins politiques dans le cinéma expérimental à travers une analyse du found footage film. Dans un deuxième temps, nous verrons le réemploi d’images dans le cinéma militant, engagé politiquement (voire révolutionnaire) dans le cinéma d’Amérique latine (Santiago Alvarez, Fernando Solanas et Octavio Getino) et en France (Guy Debord, Chris Marker et Jean-Luc Godard). Par la suite, nous verrons comment Pierre Falardeau recyclera des images principalement dans trois de ses documentaires : Pea Soup, Speak White et Le temps des bouffons. Nous allons voir où il se situe dans les différentes traditions de réemploi d’images que nous avons vu précédemment et comment il se rapprochait et se distinguait de ses prédécesseurs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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