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Enregistrement W4393201510 · doi:10.5206/tc.v4i1.17189

David Cronenberg : William Burroughs, Ur-text

2024· article· fr· W4393201510 sur OpenAlexaboutno aff
Christophe Becker

Notice bibliographique

RevueTranscr(é)ation · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiquePoetry Analysis and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtEnvironmental ethicsArt historyPhilosophyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1983 marque un premier tournant dans la carrière du réalisateur David Cronenberg qui choisit de se tourner vers des adaptations littéraires plutôt que vers des scénarios originaux. Pourtant, et quel que soit le rapport que celui-ci entretient avec le matériau adapté (King, Ballard, etc.), la figure de William Burroughs reste une constante de son œuvre : un Ur-text. Cronenberg est, en effet, un réalisateur « burroughsien » (terme qu’il nous incombe de définir) dans l’entièreté de ses adaptations, y compris les plus personnelles, et l’influence de l’écrivain américain, dont il est un lecteur avisé, se retrouve jusque dans Consumed, roman du canadien publié en 2014. Nous analyserons ainsi le rapport paradoxal de Cronenberg à Burroughs, le cinéaste prenant en charge l’incidence du romancier autant dans son style que dans ses thématiques, tout en cherchant à s’éloigner de toute imitation et en allant à la rencontre d’une voix qui lui soit propre. Aussi 1991 est un second tournant dans la carrière du réalisateur qui, en adaptant Naked Lunch, roman jugé inadaptable de William Burroughs, décide de se confronter à son inévitable modèle tout en s’affranchissant, en grande partie, du texte-source ; ce faisant, Cronenberg se joue définitivement des règles de l’adaptation mais aussi, et peut-être surtout, de la transgression, et invente un nouveau genre de transposition qui en dit autant sur la figure de l’écrivain indépassable que sur celle de l’artiste qui interroge les mécanismes du processus créatif, de la contagion et de l’autorité.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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