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Enregistrement W1772485063 · doi:10.7202/1028984ar

Par la porte intime du paysage marseillais : le cinéma politique de Robert Guédiguian

2015· article· fr· W1772485063 sur OpenAlexaffvenue
Marion Froger

Notice bibliographique

RevueÉtudes littéraires · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis quelques années, les études urbaines tentent de faire du paysage un « bien commun » et se faisant, sont amenées à tenir compte de la dimension affective et intime du rapport que les habitants entretiennent avec le paysage tout autant que des divers intérêts qui sont en jeu dans ses définitions et ses usages. Les débats que le programme Euroméditerranée de transformation de la ville de Marseille a suscités en portent la trace. Au centre de la filmographie de Robert Guédiguian, on retrouve une notion essentielle à la compréhension de l’expérience de la ville et du rôle de ses paysages : celle d’un « attachement » éprouvé envers elle, moins comme demeure individuelle que comme lieu d’une expérience collective. Parce que la filmographie de Robert Guédiguian couvre trois décennies marseillaises, on y trouve aussi une attention particulière aux transformations de la ville ; parce que le cinéaste pose un regard d’enfant du pays sur la cité phocéenne, on y trouve encore une mise en question du sentiment de territoire ; et parce qu’il raconte des histoires dites communautaires, on y trouve enfin une interrogation lancinante sur les ressources intimes de l’engagement collectif. Dans la cinématographie de Robert Guédiguian, le paysage habité, ressenti et aperçu, autant par les personnages que par les spectateurs, sert de révélateur à une expérience inquiète de la ville, qui met le collectif — et le politique — au coeur de l’intime

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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