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Enregistrement W1676116893 · doi:10.1080/17411548.2015.1037572

Onscreen and off-screen flesh and blood: performance, affect and ethics in Catherine Breillat’s films

2015· article· en· W1676116893 sur OpenAlexaff
Troy Michael Bordun

Notice bibliographique

RevueStudies in European Cinema · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCinema and Media Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformative utteranceMovie theaterAffect (linguistics)ReflexivityComedyPatriarchyAestheticsSituational ethicsFilm studiesArtFleshSociologyLiteraturePsychoanalysisPsychologyGender studiesSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, I argue that actors’ and actresses’ performances are key objects of analysis in addressing the affective and ethical challenges of extreme films. Breillat’s Fat Girl (2001) and its fictionalized making-of, Sex is Comedy (2002), incites an ethical engagement not merely in the sense of textual analysis, but requires a deeper investigation of the star, Roxane Mesquida. The reflexivity of the paired films – the latter as a staged re-enactment of the sex scene of the former, re-performed by lead actress Mesquida – results in an experience of an affective bleed: once we see the performative challenges Mesquida faces in the latter film, we return to the earlier and are doubly affected by both the horror of fictional rape, and the trauma the actress underwent to convincingly perform that violation. These two films pose the question of whether onscreen acts of physical and emotional violence manifest in the bodies of actors and actresses off-screen, and further, to what affective and ethical end. In agreement with Kath Dooley (2014, ‘“When You Have Your Back to the Wall, Everything Becomes Easy”: Performance and Direction in the Films of Catherine Breillat.’ Studies in French Cinema, 14: 2, 108–118), I claim that Breillat must place these demands on her performers in order for her critiques of patriarchy to gain their strength.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,168 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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