Bibliographic record
Abstract
En énonçant que « l’histoire du cinéma n’existe pas », on n’entend ni dénier ni dénigrer l’important travail accompli depuis plusieurs décennies par des historiens. On peut toujours soupçonner l’histoire de n’être pas assez bien faite, mais dans le texte qui suit, c’est sur « cinéma » que portera le soupçon. Ce mot, en effet, désigne un objet hétérogène (et même, plusieurs objets) : de la pratique privée à la pratique spectaculaire, des industries (celle des appareils, celle des films, fort différentes) aux commerces. Dans tous les cas, les difficultés sont de deux ordres : d’une part, le cinéma a toujours été, même lâchement, rattaché à l’art ; or, l’histoire de l’art ne saurait offrir un modèle incontestable, loin de là, car elle est surtout remarquable par ses apories. D’autre part, et plus essentiellement, le cinéma consiste en images, dont la variété est infinie et qui se manifestent comme présence à un sujet humain : ni de cette variété, ni de ces phénomènes subjectifs, il n’est réellement possible de faire l’histoire. L’historien du cinéma doit donc déterminer la pertinence de son travail tout en ayant à l’esprit ces difficultés.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.008 |
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".