Le Grand Imagier et le Haut Parleur. Langue et énonciation au début du cinéma sonore
Bibliographic record
Abstract
Les travaux théoriques portant sur les nouvelles figures d’énonciation qui ont accompagné l’avènement du cinéma parlant (voixover, voixoff, doublage, etc.) ont souvent associé celles-ci à la notion de « Grand Imagier » proposée par Albert Laffay. Les travaux de Christian Metz ont en quelque sorte consolidé cette approche iconique de la théorie de l’énonciation en la liant surtout à l’étude de la bande image. L’étude qui suit propose d’enrichir ces travaux en examinant le rôle de la langue et de l’accent dans certains films des débuts du parlant. Les écrits de Robert Stam sur Bakhtin et la translinguistique permettent de réexaminer les études sur cette période en y envisageant langue et accent comme des marques d’énonciation. L’article suppose que ces marques ont pris la relève des bonimenteurs et qu’à côté du Grand Imagier se trouve également un « Haut Parleur », c’est-à-dire une instance virtuelle d’énonciation dont la source est sonore ; cette hypothèse est mise à l’épreuve dans l’étude critique d’ouvrages récents consacrés à la bande sonore dans la période de l’interrègne.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".