MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6946079428 · doi:10.25969/mediarep/22014

Les aventures extraordinaires du cinéma à l’université (de Montréal… et du monde). Naissance, reconnaissance et institutionnalisation de l’enseignement des études cinématographiques

2023· other· fr· W6946079428 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMEDIAREP · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistorical heritageObject (grammar)Historicity (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Tu n’as pas honte de vouloir introduire des femmes nues dans les cours!" : c’est ce que le doyen de la Faculté des Lettres de l’Université de Montréal aurait rétorqué lorsqu’on l’a approché avec l’idée d’y implanter des cours de cinéma en 1960. Pourtant, cinq ans plus tard, l’UdeM deviendra la première université au Canada à offrir un programme de cinéma sanctionné par de hautes instances académiques. Elle sera aussi l’une des deux premières universités canadiennes à offrir, en 1974, un programme de mineure; la première, en 1994, à offrir un programme de maîtrise; et la première, en 2007, à offrir un programme de doctorat en études cinématographiques. Comment expliquer un tel revirement ? En retraçant le chemin sinueux qui a mené les études cinématographiques à une forme d’institutionnalisation, le petit voyage dans les archives proposé dans cette conférence permettra de mettre en doute l’authenticité des paroles rapportées plus haut, et de mieux comprendre leur développement comme discipline universitaire reconnue, à l’UdeM comme ailleurs dans le monde, depuis les années 1960 jusqu’à nos jours, alors qu’elles sont en train de se dissoudre dans ce que les Cahiers du cinéma considèrent être un "magma audiovisuel général".

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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMEDIAREPTravaux en français237 207