Bibliographic record
Abstract
L’auteur s’intéresse à l’activité interprétative quand elle s’applique aux films. Son point de départ est un constat : les interprétations des publics sont diverses, retenant du film des aspects souvent différents. Pourtant chaque membre du public est toujours persuadé que les significations qu’il trouve au film appartiennent à celui-ci et ne sont pas dépendantes de son jugement. Pour résoudre ce paradoxe, l’auteur prend l’exemple de plusieurs interprétations deVertigo, film célèbre par la diversité des interprétations de sa narration. Il cherche à comprendre comment se développent des interprétations variées et cohérentes du film. Empruntant la notion de cadre d’interprétation (Fish, Goffman) pour mesurer les rencontres entre un film et des spectateurs, il montre que chaque critique définit les critères de son jugement en fonction du contexte culturel, politique, etc. (du cadre d’interprétation) où il se trouve. Partant d’un même cadre, plusieurs interprétations peuvent cependant être différentes. Il faut alors recourir à la théorie énonciative de Käte Hamburger pour comprendre comment se différencient de façon fine des interprétations proches par les critères de jugement employés mais éloignées par le point de vue.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".