Tradition orale, transmission et création dans l'œuvre de Jean Rouch
Bibliographic record
Abstract
Cet article est le fruit d'une rencontre avec le groupe de recherche « Cinéma et oralité » du département d'histoire de l'art et d'études cinématographiques de l'université de Montréal dirigé par Germain Lacasse. La conférence, organisée autour des pratiques orales du cinéma et de la figure du bonimenteur, nous a incité à reconsidérer l'œuvre de Jean Rouch à partir des pratiques orales qui accompagnent la grande majorité de ses films. Partis du constat que les multiples débats qui ont jalonné la production cinématographique de ce réalisateur étaient organisés autour des questions d'appartenance à un genre, à des catégories, comme le cinéma vérité, la docu-fiction, frontières qu'il s'est toujours évertué à franchir, nous avons voulu aborder son œuvre sous un aspect encore peu révélé. Historiquement, il a bousculé toutes ces classifications pour créer un cinéma où l'imagination, l'utopie et la tradition orale étaient les liens qui unissaient toute son œuvre. Après avoir explicité notre position singulière au sein de la grande famille recomposée par Jean et la spécificité de notre démarche au sein de notre discipline, l'anthropologie visuelle, nous aborderons l'analyse des différents aspects des pratiques orales initiées par Rouch à partir de deux films Ambara Dama et Moi un noir. Cette comparaison peut surprendre puisque nous ne respectons pas les critères géographiques, stylistiques et thématiques qui jalonnent la plupart des analyses proposées sur J.Rouch. Nous avons considéré l'œuvre de Jean Rouch comme une collection « d'objets inquiétants », identiques et différents, composés, ciselés, façonnés par la même énergie et la même exigence.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".