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Record W1772485063 · doi:10.7202/1028984ar

Par la porte intime du paysage marseillais : le cinéma politique de Robert Guédiguian

2015· article· fr· W1772485063 on OpenAlexaffvenue
Marion Froger

Bibliographic record

VenueÉtudes littéraires · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis quelques années, les études urbaines tentent de faire du paysage un « bien commun » et se faisant, sont amenées à tenir compte de la dimension affective et intime du rapport que les habitants entretiennent avec le paysage tout autant que des divers intérêts qui sont en jeu dans ses définitions et ses usages. Les débats que le programme Euroméditerranée de transformation de la ville de Marseille a suscités en portent la trace. Au centre de la filmographie de Robert Guédiguian, on retrouve une notion essentielle à la compréhension de l’expérience de la ville et du rôle de ses paysages : celle d’un « attachement » éprouvé envers elle, moins comme demeure individuelle que comme lieu d’une expérience collective. Parce que la filmographie de Robert Guédiguian couvre trois décennies marseillaises, on y trouve aussi une attention particulière aux transformations de la ville ; parce que le cinéaste pose un regard d’enfant du pays sur la cité phocéenne, on y trouve encore une mise en question du sentiment de territoire ; et parce qu’il raconte des histoires dites communautaires, on y trouve enfin une interrogation lancinante sur les ressources intimes de l’engagement collectif. Dans la cinématographie de Robert Guédiguian, le paysage habité, ressenti et aperçu, autant par les personnages que par les spectateurs, sert de révélateur à une expérience inquiète de la ville, qui met le collectif — et le politique — au coeur de l’intime

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.146
Threshold uncertainty score0.290

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.009
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.251
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2015
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