Notice bibliographique
Résumé
Résumé : Le présent article se penche sur cinq films qui incitent le spectateur à participer activement à résoudre la crise climatique. Rédigée selon le point de vue d’une chercheuse militante, l’analyse est centrée sur le documentaire français Demain (Cyril Dion and Mélanie Laurent, 2015), qu’elle compare au documentaire allemand Climate Warriors (Carl A. Fechner, 2017) et plus brièvement, au documentaire australien 2040 (Damon Gameau, 2020), au documentaire américain Bidder 70 (Beth Gage and George Gage, 2012) et au long métrage américain Comment saboter un pipeline (How to Blow Up a Pipeline, Daniel Goldhaber, 2023). La plupart des films sur les changements climatiques portent sur la « motivation du risque », qui dépeint le pessimisme rattaché aux bouleversements climatiques, mais les films abordés dans le présent article, et particulièrement Demain, priorisent la « motivation de la promesse », une forme de visualisation et de récit axée sur ce qui peut être fait pour inciter le spectateur à s’investir. À l’analyse, la « motivation de la promesse » peut prendre diverses formes, telles que la visualisation des effets de l’éducation, les activités économiques novatrices, les jardins communautaires, l’organisation de protestations et d’activités de ce type, jusqu’à la description d’actes de désobéissance civile réussis, dont l’efficacité ne repose pas essentiellement sur l’héroïsme individuel, comme on le voit dans le cinéma traditionnel, mais dans de puissants récits sur la recherche et la découverte de la solidarité.
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 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 | 0,009 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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 ».