Entretien avec Claude Demers, scénariste et réalisateur des Dames en bleu
Notice bibliographique
Résumé
Entretien avec Claude Demers, scénariste et réalisateur des Dames en bleu.Ciné-Bulles, 27(4), 2-7.Entretien avec Claude Demers scénariste et réalisateur des Dames en bleu « Honnêtement, je ne mesurais pas, en me lançant dans ce projet-là, l'ampleur de la chose.» Claude Demers ERIC PERRON Un réalisateur venant de terminer un film de fiction peut dire ce qu'il pense de ses personnages.Mais pour celui qui a fait un documentaire d'auteur, dans le registre du portrait intime, la parole est plus risquée du fait de l'engagement moral qui s'est tissé, au fil du projet, entre lui et les protagonistes de son film.Ne pas trahir les personnes qui lui ont fait confiance.Voilà ce qui préoccupe Claude Demers durant cette première entrevue à propos de son second documentaire, Les Daines en bleu.Avant que celle-ci débute, il se disait excité à l'idée d'avoir « des premiers commentaires à travers les questions ».Mais bien avant, encore en montage, il appréhendait un peu les questions « sur le rapport aux personnages ».Comment allait-il aborder cela?Une question peut-être sans réponse.Parce que son film, extrêmement fort, donne beaucoup à voir et à entendre.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».