Le nerf du corps : racines, correspondances et contamination des images de folles au cinéma
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire de maîtrise étudie la mise en scène de la folie des femmes au cinéma. Notre hypothèse est qu’il est possible d’appréhender la folie en tant que forme esthétique et ainsi, d’isoler un répertoire de figures essentielles à la mise en scène et à la mise en jeu des corps féminins. En partant d’une définition « fuyante » de la folie, il s’agit de dégager la folle de la pathologie et d’examiner plutôt comment les images peuvent se faire écho et rejouer dans l’Histoire une série de « procédés figuratifs » à l’écran. Nous nous intéressons d’abord au grand bassin imaginaire dans lequel se construit l’iconographie de la folie des femmes au cinéma. Nous montrons ainsi comment la mémoire visuelle de la folie est tirée de tous les côtés par un réseau d’images plus anciennes et soulignons l’importance du spectaculaire dans ce bassin esthétique. Ensuite, nous étudions le mouvement des corps fous au cinéma. Nous démontrons comment la mise en scène de la folie donne accès à un répertoire de formes d’expressions reconnaissables : syncope, rire hystérique, jouissance, chutes, redressements, tics, contractures, etc. Finalement, en nous appuyant sur les notions d’emprunt et de contagion, nous démontrons l’importance du geste dans la compréhension des corps délirants au cinéma.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».