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Enregistrement W1882452232 · doi:10.7202/1031231ar

« Images pour que notre main s’émeuve »

2015· article· fr· W1882452232 sur OpenAlexvenueno aff
Isabelle Décarie

Notice bibliographique

RevueÉtudes françaises · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFrench Literature and Critical Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis plus de trente ans, l’historien de l’art et philosophe Georges Didi-Huberman s’attache à exposer les conditions d’apparition de l’image et son rapport de plus en plus problématique, « en crise », dirait-il, à la représentation classique. Il s’agit dans cet article d’analyser la façon originale avec laquelle Didi-Huberman regarde une oeuvre d’art, depuis un angle toujours décalé qu’il emprunte à la psychanalyse et tout particulièrement à l’interprétation des rêves. Entre association d’idées et vision « voyante », concentration et attention flottante, l’approche de Didi-Huberman saisit au vol (comme la phalène auquel il fait souvent référence) ce que les historiens positivistes de l’art n’aperçoivent pas toujours dans une oeuvre. Se rapprochant en ce sens de Jacques Derrida qui, se tenant toujours aux abords de l’art, fait voir tout autre chose dans les « dessous » des oeuvres, Didi-Huberman convertit dès lors, par une attention sensible portée à l’écriture, le trouble qui lui vient quand il regarde par exemple un pan de matière brute de peinture dans une toile de Vermeer ou une souche carbonisée. En empruntant la langue des poètes, il cisèle son écriture d’allitérations, donnant ainsi une cadence sonore à son style qui se démarque de celui sans « papillonnage » de ses contemporains. Entre écriture et histoire, poésie et discours, les essais toujours inventifs de Didi-Huberman possèdent une qualité singulière où certaines questions entourant l’enfance, comme dans plusieurs textes de Derrida, semblent insister pour émouvoir le regard et l’écriture.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,215 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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