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Enregistrement W1859600142 · doi:10.7202/1013368ar

Les répétitions contrariées. Sur Beau travail de Claire Denis

2012· article· fr· W1859600142 sur OpenAlexvenueno aff
Caroline Renard

Notice bibliographique

RevueCinémas Revue d études cinématographiques · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beau travail de Claire Denis fait partie des films qui nous invitent à les aborder sous l’angle de la répétition. Figure esthétique majeure des arts du xxe siècle, la répétition peut aussi être une forme discrète qui circule d’image en image. Parfois elle se cache et se déguise d’un plan à l’autre au sein d’un même film. Dans une approche analytique, l’auteure de cet article emploie la notion de « plan de consistance » présentée par Gilles Deleuze et Félix Guattari dans Mille plateaux (1980) pour proposer une étude figurative des formes de la répétition dans Beau travail. Deleuze et Guattari ont défini le « plan de consistance » comme un espace formel qui est simultanément un fond et un volume, une armature et une trame. Cet espace résiste dans la durée. En termes de cinéma, le plan de consistance d’un film est élaboré par l’articulation des plans, par la composition des cadres, par les mouvements qui animent l’espace ou les trajets qui le parcourent. Il constitue un repère visuel parfois fuyant, en mouvement mais repérable. L’analyse de Beau travail montre que les répétitions, loin de simplement construire des effets narratifs ou scéniques, participent de la mise en place d’un socle perceptif à la fois récurrent et variable, d’une trame visuelle reconnaissable et instable. L’auteure met ainsi au jour, dans l’économie figurative de ce film d’inspiration littéraire et musicale, l’élaboration de ce « plan de consistance » comme fond visible et invisible du montage filmique.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,004

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,069 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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