De l’« opéra de l’oeil » aux « films à sensation » : musique et théâtralité aux sources de l’horreur cinématographique
Bibliographic record
Abstract
L’auteur s’interroge sur la théâtralité à l’oeuvre dans le cinéma d’horreur à partir de ses origines scéniques. Il s’attache plus particulièrement aux rapports entre le film et diverses attractions spectaculaires duxixe siècle comme la fantasmagorie ou le mélodrame, en prenant en considération les pratiques comme les discours théoriques liés aux fonctions qu’y occupe la musique. Le texte centralKomposition für den Filmd’Hanns Eisler et Theodor Adorno, trop souvent réduit à une critique unilatérale de la culture de masse, sert ici de fil conducteur à la réflexion. Différentes stratégies musicales sont identifiées et discutées au regard de leur importance historique et de leurs implications esthétiques : le leitmotiv, la dissonance et la répétition. Si l’article se concentre sur les premières années duxxe siècle — du cinéma des premiers temps au film classique hollywoodien —, il lance tout de même quelques pistes de recherche pour aborder la période postérieure aux années 1960. La singularité profonde d’une « nouvelle horreur », telle qu’on peut la définir en fonction de la réception du public de l’époque, est ainsi partiellement nuancée par sa mise en perspective historique.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".