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Record W1859600142 · doi:10.7202/1013368ar

Les répétitions contrariées. Sur Beau travail de Claire Denis

2012· article· fr· W1859600142 on OpenAlexvenueno aff
Caroline Renard

Bibliographic record

VenueCinémas Revue d études cinématographiques · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Beau travail de Claire Denis fait partie des films qui nous invitent à les aborder sous l’angle de la répétition. Figure esthétique majeure des arts du xxe siècle, la répétition peut aussi être une forme discrète qui circule d’image en image. Parfois elle se cache et se déguise d’un plan à l’autre au sein d’un même film. Dans une approche analytique, l’auteure de cet article emploie la notion de « plan de consistance » présentée par Gilles Deleuze et Félix Guattari dans Mille plateaux (1980) pour proposer une étude figurative des formes de la répétition dans Beau travail. Deleuze et Guattari ont défini le « plan de consistance » comme un espace formel qui est simultanément un fond et un volume, une armature et une trame. Cet espace résiste dans la durée. En termes de cinéma, le plan de consistance d’un film est élaboré par l’articulation des plans, par la composition des cadres, par les mouvements qui animent l’espace ou les trajets qui le parcourent. Il constitue un repère visuel parfois fuyant, en mouvement mais repérable. L’analyse de Beau travail montre que les répétitions, loin de simplement construire des effets narratifs ou scéniques, participent de la mise en place d’un socle perceptif à la fois récurrent et variable, d’une trame visuelle reconnaissable et instable. L’auteure met ainsi au jour, dans l’économie figurative de ce film d’inspiration littéraire et musicale, l’élaboration de ce « plan de consistance » comme fond visible et invisible du montage filmique.

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)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.063

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.009
Scholarly communication0.0050.005
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.004

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.

Opus teacher head0.246
GPT teacher head0.315
Teacher spread0.069 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
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