Story recognition, “plot-gene” access and retrieval from the “mental sketchpad”: case-study (Yvan Attal’s film “Ils sont partout” and its ancient counterparts)
Notice bibliographique
Résumé
The article presents a case study which exemplifies the cognitive process of “plot-gene”1 recognition and its retrieval from the memory- ’s “mental sketchpad”.2 Specifically, the article analyzes four cinematic representations, in which the same “plot-gene” – a pejorative take on the birth of Jesus – is found: the movie by Yvan Attal titled “Ils sont partout” (available on Neflix as “They are everywhere”), the movie “Life of Brian” by “Monty Python”, the movie “Jesus of Montreal” by Denys Arcand, as well as several anti-religious sketches by the British comedian Rowan Atkinson. These movies are considered in the article at the level of their cinematic plots and narrative schema, as well as at the ideological level. The article provides comparative data for the identification of the same plot-gene in different contexts that date back to antiquity and can be found cross-culturally worldwide. The article utilizes the motif-compass method developed by the Russian scholar Olga Freidenberg. In conclusion, the article postulates the hypothesis that the plot-gene under investigation always resurges due to the specific ideological reasons (i.e., resistance strategy towards Anti-Semitism, expression of anti-clerical sentiments).
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».