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Enregistrement W7048559335

Le film d'enquête portant sur les tueurs en série : l'avènement d'un sous-genre et l'exception de Zodiac

2013· other· fr· W7048559335 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionGestational periodLimitingFusible alloyTSG101
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire a comme objectif premier, l’étude du film d’enquête sur les tueurs en série. Plus spécifiquement, le mémoire examine le cas du film Zodiac réalisé par David Fincher en 2007. En procédant par analyses comparatives portant sur la structure narrative, les thématiques et les mécanismes de réception du film d’enquête, nous avons tenté de mettre en lumière des hypothèses quant à l’insuccès commercial de Zodiac. La première section de l’étude examine la spécificité et les fonctions propres au film d’enquête sur les tueurs en série et parvient ainsi à tirer la conclusion qu’il prévaut de catégoriser ce corpus d’œuvres comme un sous-genre du film policier. Nous avons étudié la fonction sociale et médiatique des archétypes filmiques du tueur et de l’enquêteur afin d’atteindre une meilleure compréhension de la fascination du public américain pour ce sous-genre. La seconde section du mémoire examine comment Zodiac se détache des conventions génériques et, particulièrement, comment la mise en scène opère une démystification de la figure du tueur en série. De plus, nous avons soulevé le traitement particulier déployé par Zodiac, soit la monstration, par le biais des personnages, du travail spectatoriel de mise en récit de l’enquête. La troisième section vise à démontrer la rupture de l’horizon d’attente du spectateur chez Zodiac ainsi que la chute de l’imaginaire mythique qui est ainsi engendré.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,146
Écart entre enseignants0,142 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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