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Enregistrement W3159632371 · doi:10.3138/cjfs-2019-0018

Hairy Screens, Filmic Follicles: The Uses of Hair in a Selection of Films by Claire Denis

2021· article· fr· W3159632371 sur OpenAlexvenueno aff
Raymond DeLuca

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Film Studies · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFrench Literature and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’auteur se penche sur l’importance topique et esthétique de la pilosité dans plusieurs des films de la cinéaste française Claire Denis : Nénette et Boni (1996), Trouble Every Day (2001), Vendredi soir (2002), White Material (2009) et High Life (2018). Selon lui, les images de pilosité humaine que l’on trouve dans ces œuvres servent à trois fins : communiquer concrètement l’identité humaine ; signaler la matérialité excessive, non assimilée du corps ; et corporaliser le passage du temps sous la forme d’une matière inerte qui complique la distinction entre corps organiques et inorganiques. L’auteur utilise l’œuvre du théoricien allemand du cinéma Siegfried Kracauer, qui s’est lui-même intéressé à la peau et au cuir chevelu, pour asseoir sur des bases théoriques la pilosité filmique de Denis. Jusqu’à maintenant, peu de chercheurs ont tenté d’établir un lien entre les films de Denis et les écrits de Kracauer — et moins encore ont entrepris de théoriser la pilosité filmique —, un exercice qui jette néanmoins un nouvel éclairage sur la façon dont nous abordons la pilosité à l’écran. Sur un plan plus large, l’auteur contribue dont à un effort intellectuel plus général pour élaborer une « théorie de la pilosité » susceptible d’expliquer la présence et l’importance de la pilosité dans le discours culturel et cinématographique.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
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