Le chagrin d’Achille et la colère de Brad : réflexion sur une médiation oubliée dans la représentation des affects extrêmes
Bibliographic record
Abstract
À partir d’une critique de l’interprétation du personnage d’Achille par Brad Pitt dansTroie(Troy, 2004), cet article montre que le jeu de l’acteur, lorsqu’il s’agit d’exprimer les affects extrêmes de la colère et du chagrin qui caractérisent le héros homérique, reconduit des conventions figuratives et des effets de censure déjà mis en place par la représentation des mêmes épisodes au sein des beaux-arts. Or c’est là une médiation négligée par les spécialistes des études cinématographiques et desqueer studiesqui ont beaucoup commenté le film, en déclinant la longue liste des écarts entre l’oeuvre épique et son adaptation cinématographique, mais sans tenir compte de la tradition figurative, revisitée par la peinture de la fin duxviiie siècle, qui s’est trouvée elle aussi confrontée aux difficultés d’adapter visuellement la démesure affective et expressive de l’Achille d’Homère, pour un public dont l’idéal antique de beauté virile s’appuyait désormais sur un canon classique postérieur de plusieurs siècles à l’Iliade.
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 | 0.007 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".