Noire n'est pas mon métier ou un autre appel des Indigènes de la République
Notice bibliographique
Résumé
Le présent article voudrait analyser L’ouvrage Noire n’est pas mon métier qui regroupe les récits et expériences de seize actrices françaises noires et métisses. S’inscrivant dans le prolongement de la réaction des acteurs afro-américains qui protestaient en 2016 contre leur absence de la liste des nominés pour la cérémonie des récompenses des oscars, les seize contributrices décrivent les discriminations dont elles sont victimes et les difficultés dont elles font face dans l’exercice de leur métier d’actrice. En inscrivant cette publication dans le contexte socio historique de la société française de la fin du siècle dernier marqué par la guerre des mémoires, les émeutes dans les banlieues des grandes villes et le débat sur l’identité nationale, je postulerai que les revendications de ces actrices se situent dans la mouvance générale tracée par « les Indigènes de la République » qui refusent d’être cantonnés dans l’arrière-cour de la république. En revisitant les stéréotypes, les discriminations, et tout le mécanisme d’invisibilisation des actrices noires dans le cinéma français, nous lirons cet ouvrage comme une tentative de prise de parole de la femme noire triplement subalterne et condamnée à une bataille permanente pour s’affirmer comme une humanité et avoir ainsi part à ce que Jacques Rancière appelle « le partage du sensible. » Discrimination - Cinéma- Indigènes - Noire - Actrice - Exclusion
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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 | 0,002 | 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 | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».