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Enregistrement W4384706251 · doi:10.7202/1097955ar

Explorer les marges du « gothic villain » dans Le Moine (1796) de Lewis et Dracula (1897) de Stoker : représentations de l’abjection dans les « transcréations » cinématographiques de Dominik Moll (2011) et Francis Ford Coppola (1992)

2023· article· fr· W4384706251 sur OpenAlexaff
Swann Paradis

Notice bibliographique

RevueDalhousie French Studies · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueHistorical and Scientific Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtDraculaPhilosophyArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bien que les époques, lieux et protagonistes qui sous-tendent la diégèse ces deux best-sellers (écrits en anglais mais dont la traduction française a été tout aussi retentissante) soient différents, Lewis & Stoker, à un centenaire d’intervalle, procèdent à une représentation de l’abjection qui se nourrit à une même esthétique de l’horreur (théorisée par Ann Radcliffe), qui a servi de pilier au développement de tout un pan de la catégorie todorovienne du « fantastique-merveilleux » procédant du surnaturel inexpliqué, dans un contexte où le diable semble tirer explicitement ou implicitement plusieurs ficelles. Dans cette optique, à l’aide de quelques cas figures centrés principalement sur deux manifestations de l’abject — le cadavre et la présence satanique —, nous proposons d’interroger l’adaptation filmique de ces deux romans pour répondre à la question suivante : l’abjection — tant dans sa dimension psychologique et phénoménologique telle que l’a développée Julia Kristeva, que dans aspect culturel ou anthropologique, tel que l’a proposé Georges Bataille —, pourtant bien sollicitée dans les deux romans, s’exporte-t- elle de manière aussi efficace chez les cinéphiles qui, d’une part, sont exposés à une surenchère d’images macabres dans le Dracula de Coppola, alors que, d’autre part, ils doivent se contenter de les imaginer dans le Moine de Moll ?

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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