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Enregistrement W2147582420 · doi:10.7202/1001050ar

Le Lecteur/spectateur du scénario

2011· article· fr· W2147582420 sur OpenAlexaffvenue
Isabelle Raynauld

Notice bibliographique

RevueCinémas Revue d études cinématographiques · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le texte scénaristique est avant tout un texte écrit en vue d’une réalisation cinématographique. Il doit par conséquent s’occuper à la fois de la conception du film, du traitement de l’idée en termes cinématographiques, mais aussi être écrit en fonction de ce qu’il précède, prépare et doit permettre : le film. Le film constitue indéniablement l’horizon d’écriture du scénario, lequel est déterminé par ce rapport au film futur. Cependant, quel est son horizon de lecture? Comment le scénario de film est-il lu? À qui s’adresse le texte scénaristique? Car si le scénario est bel et bien écrit en fonction de ce qu’il doit permettre — le film —, c’est le spectateur qui est le foyer de perception en fonction duquel est organisée une part des informations contenues dans le scénario. Pourtant, le scénario ne s’adresse pas à un spectateur mais bien à un lecteur. Ce lecteur est souvent spécialisé (praticien/ne) et surtout, c’est un lecteur qui a les attributs perceptifs du spectateur. En fonction de qui et de quoi un scénario de film est-il écrit? Quel type de lecteur le texte construit-il? Ce sont les questions fondamentales que cet article approfondit.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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