La scène comme nouvelle culture visuelle : entre effervescence urbaine, visibilité et circulation des images numériques
Notice bibliographique
Résumé
L’étude des scènes culturelles apparue dans les années quatre-vingt-dix a été rapidement assimilée au champ des popular music studies et ce, dans une volonté de trouver une alternative aux notions de contre- ou de sous-culture. La polysémie et la malléabilité du terme ont ainsi donné lieu à des efforts souvent disparates ayant pour thème la sonorité ou le « son » d’une ville. Or si le son rythme bel et bien l’urbanité et lui donne son effervescence, n’y a-t-il pas lieu également de s’interroger sur la manière dont les images fournissent davantage qu’un simple décor en donnant précisément vie et corps à la ville ? L’objectif de ce texte est de réfléchir au concept de scène à partir d’une focale encore sous-exploitée, à savoir celle des visual cultural studies. Comment l’image devient-elle performative et comment entre-t-elle en scène formant du coup une sorte de surproduction culturelle ? Comment la circulation des images peut-elle engendrer de nouvelles expériences de socialité ? Le propos est illustré à partir de l’étude du Street art et plus particulièrement du calligraffiti à Montréal — mais également dans la manière dont ce dernier trouve échos à Paris, Beyrouth et Tunis. En tant qu’articulation du local, du translocal et du virtuel, cette pratique émergente doit permettre de comprendre comment la circulation et la mise en visibilité des images, dans un contexte contemporain d’hétérogénéité culturelle, d’hybridation artistique et de controverses sociales, peut susciter de nouveaux enjeux et codes politico-culturels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».