Notice bibliographique
Résumé
Actores americanosEl proyecto de la filmación de Zama que la directora salteña Lucrecia Martel concluyó en 2017, tras un largo proceso de adaptación de la novela homónima ( 1956) del escritor mendocino Antonio di Benedetto, desató un fenómeno de reflexión y exégesis que transformó la recepción de la novela.Esto se debió en buena medida al sitio eminente de Martel en el panorama cinematográfico contemporáneo y al insólito giro que la novela adquirió al ser adaptada al cine.Con este giro se añadieron otras dimensiones culturales que realizan variaciones audiovisuales y diegéticas respecto al proyecto original de Di Benedetto y refunden Zama.En ambos proyectos emergen actores históricamente explotados por el hombre europeo en el continente americano; estos actores son en principio los indígenas de la región del río Paraguay, pero también algunas entidades americanas que devoran la misión criolla: los animales y los paisajes del Gran Chaco, donde la película fue rodada.En cuanto a los personajes, en ambos proyectos aparecen la cuestión étnica y sus representaciones, así como el reparto americano (en el sentido de las dramatis personae y también de la extracción de los actores de la película).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».