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Enregistrement W7094617464

Révolutions poétiques au 20e siècle: lire la poésie avec la photographie et le cinéma

2016· article· re· W7094617464 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2016
Typearticle
Languere
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Cultural and Historical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Perspective (graphical)Linguistic analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’invention de la photographie et du cinéma a suscité, dans le domaine des lettres, un questionnement sur les enjeux de l’écriture (narrative, poétique) et ses critères esthétiques, ainsi que sur les postures d’énonciation privilégiées par les écrivains (Ortel, 2002 ; Cohen, 2013). De cette réflexion sont nées, au XXe siècle, plusieurs propositions de redéfinition. Dans le domaine de la poésie, par exemple, il faut noter l’invention de procédés d’écriture (collages, réécritures, détournements) minimisant l’implication du sujet lyrique, mais décuplant la force des images poétiques, sur le modèle de la photographie (révélation d’une empreinte, objectivité du document) ou du cinéma (flux d’images, impressions simultanées). Poèmes-conversations (Apollinaire), poèmes élastiques (Cendrars), collages (de mots) dadaïstes (Tzara), écritures automatiques (Breton) : toutes ces innovations poétiques montrent une volonté d’abandonner la posture du poète romantique, de redéfinir ce qu’est le lyrisme, mais aussi une volonté de déconstruire les normes du genre afin de conférer au poème les qualités propres aux nouvelles images (Reverseau, 2016 ; Gillain & Piret, 2012). Partant de ce constat, nous proposerons – dans une perspective d’ingénierie didactique – des exemples de séquences qui articulent lecture de poèmes et analyse d’images (collages, photos, extraits de films) et qui ouvrent à une réflexion didactique sur la pertinence de la notion de genre pour l’enseignement-apprentissage de la poésie. L’objectif est de poser les bases d’un « modèle didactique » (de Pietro & Schneuwly, 2003) permettant de renouveler l’approche de la poésie patrimoniale (pour le XXe siècle) en intégrant des références ciblées à la photographie et au cinéma, mais aussi de favoriser, par ce biais, le développement d’activités de production de textes. Pour rappel, si la poésie est d’abord, dans le référentiel de l’enseignement supérieur belge francophone, un objet de lecture (dans le cadre de la transmission des grandes œuvres de la poésie française), elle est également un objet à produire, autorisant le développement de compétences en écriture. Or comme nous le montrerons, la découverte des rapports existant la poésie et d’autres médias permet de décomplexer le rapport à l’écriture poétique et d’initier en classe, sur la base des productions des élèves, une interrogation sur la notion de genre poétique et ses limites supposées. Bibliographie indicative COHEN, N. (2013). Les Poètes modernes et le cinéma (1910-1930). Paris : Classiques Garnier. De PIETRO, J., & SCHNEUWLY, B. (2003). Le modèle didactique du genre : un concept de l’ingénierie didactique. Les Cahiers Théodile, 3, 27-52. LEBRUN, M., LACELLE, N., BOUTIN, J.-F. (2012). La littérature médiatique multimodale. De nouvelles approches en lecture-écriture à l’école et hors de l’école. Québec : Presses Universitaires du Québec. LEBRUN, M. (2012). Du genre littéraire à sa représentation et à son écriture, in Curriculum et progression en français. Namur : Presses Universitaires de Namur. GILLAIN, N., & PIRET, P. (2012). L’écriture au prisme de la photographie. Bruxelles : Le Cri. ORTEL, P. (2002). La Littérature à l’ère de la photographie. Enquête sur une révolution invisible. Nîmes : Jacqueline Chambon. REVERSEAU, A. (2016). Le Sens de la vue. Le Regard photographique dans la poésie moderne française. Paris : PUPS.

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,015
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
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