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Road novel, road movie : approche intermédiale du récit de la route

2013· dissertation· W7143726449 sur OpenAlexaboutno aff
Jenny Brasebin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSpatial and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNightlifeCarnivalesqueChronotope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apparu au lendemain de la Seconde Guerre mondiale avec la publication en 1957 d’On the Road de Jack Kerouac et la sortie, 12 ans plus tard, d’Easy Rider de Dennis Hopper, le road novel et le road movie constituent à nos yeux les deux versants de ce que nous avons choisi de nommer le récit de la route. Devant l’absence de réelle étude conjointe entre les deux formes et la persistance d’amalgames, nous souhaitons mettre en évidence ce qui permettrait de distinguer le road novel et le road movie d’autres récits d’errance. Un tel travail nécessite la mise au jour d’un outil d’analyse intermédial permettant d’embrasser de concert des oeuvres relevant d’expressions médiatiques différentes. Nous proposons donc de recourir au concept de chronotope développé par Bakhtine en littérature, et dont il a été démontré il y a peu qu’il est aussi susceptible de s’appliquer à un objet cinématographique. Nous posons que road novel et road movie reposent sur la combinaison d’un ensemble de chronotopes fondamentaux : celui de la route, dans le contexte de la motorisation et des non-lieux de la postmodernité, et celui du seuil, compris comme l’expression du tournant d’une vie. La présence d’une dimension parodique nous amène en outre à mobiliser un autre concept bakhtinien : celui de carnavalesque, qui s’articulerait justement autour des chronotopes de la route et du seuil définis précédemment. Afin de procéder à cette analyse chronotopique, nous nous appuyons sur un corpus d’oeuvres empruntées au répertoire américain, québécois et allemand, en raison notamment des multiples passerelles susceptibles d’être érigées entre ces différentes cultures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0090,015
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,007

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,280 · 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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