Georges Sadoul et l’Institut de filmologie : des sources pour instruire l’histoire du cinéma
Bibliographic record
Abstract
Georges Sadoul, connu pour ses ouvrages fondamentaux d’histoire du cinéma et ses écrits en tant que journaliste, exerçait également des activités d’enseignement. Il collabora entre autres à l’Institut de filmologie pendant plus de dix années. Néanmoins, parmi ses archives personnelles conservées par la Cinémathèque française, seule la retranscription d’une conférence est signalée comme correspondant à une leçon donnée à l’Institut de filmologie. Ainsi, malgré la ténuité des traces, le présent article s’efforce de restituer ce que pouvait être l’enseignement de Georges Sadoul. Dans un premier temps, le parcours de l’historien est brièvement rappelé car il contribue à éclairer ou à expliquer les raisons qui ont conduit à sa collaboration avec l’Institut, puis l’étude du document mentionné plus haut, associé à d’autres textes comparables, permet de retracer les tenants pédagogiques et historiographiques spécifiques à son enseignement en filmologie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".