Bibliographic record
Abstract
On propose ici une réflexion théorique sur l’écriture de l’histoire du cinéma, dont l’assise conceptuelle est une « archéologie du cinéma » qui se situerait à la croisée de ces deux formes indépendantes l’une de l’autre que sont l’archéologie de la modernité de Walter Benjamin et l’archéologie du savoir de Michel Foucault. L’article se consacre essentiellement à la conciliation de ces deux formes d’archéologie, à laquelle ont contribué des auteurs majeurs comme Hans Belting, Fernand Braudel et Erwin Panofsky. L’auteur montre comment les deux modèles archéologiques semblent parfois converger et conduire à une approche du cinéma qui se situerait au coeur d’un réseau de « séries de séries » (selon la formule de Foucault). Pareille observation l’invite à un retour sur la notion de « série culturelle », dont André Gaudreault a dressé les contours et renouvelé la perspective. Dans le cadre de sa réflexion sur l’écriture de l’histoire du cinéma et ses temps hétérogènes, l’auteur montre comment la notion de « série culturelle » doit être pensée dans un cadre théorique.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".