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Record W1997518205 · doi:10.4000/miranda.6312

De la pellicule au pixel. À propos des remédiations numériques de films expérimentaux sur Internet (et YouTube en particulier)

2014· article· fr· W1997518205 on OpenAlexaff
André Habib

Bibliographic record

VenueMiranda · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicCinema and Media Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pris au sens le plus large, le cinéma d’avant-garde ou expérimental, depuis Le retour à la raison de Man Ray jusqu’aux expérimentations contemporaines de Rose Lowder ou de Peter Tscherkassky, en passant par Snow, Sharits ou Brakhage, toujours cherché à explorer les spécificités du médium cinématographique : chimie de la lumière sur la pellicule, nature photogrammatique de l’image en mouvement, expérience de la durée, de la projection, matérialité du film, etc. Tous ces éléments, toutes ces conditions sont nécessaires afin que le film — et ceci, davantage que pour un film documentaire ou de fiction narratif — libère si l’on veut son plein potentiel. L’expérience du film est inscrite dans sa matérialité, dans le dispositif cinématographique de base. Cela explique entre autres que, malgré le travail de dissémination important de distributeurs DVD comme Re:Voir, Criterion (les coffrets Brakhage, Frampton), Mystic Fire, Index ou LuxFilm, des pans entiers du cinéma expérimental ne sont « officiellement » encore visibles qu’en pellicule 16 mm ou 35 mm. La rareté de ces films aura, en retour, engendré une grande plus-value auprès des collectionneurs et des amateurs de films sur le Web. Aussi, de YouTube à MUBI ou Ubuweb, en passant par des sites plus confidentiels comme Karagarga, on retrouve un nombre impressionnant de films expérimentaux. Ces films subissent des remédiations numériques défigurantes, des réappropriations sauvages et des remix tout aussi fascinants qu’inquiétants, qui témoignent bien d’un état contemporain de la circulation des images. Il s’agira, dans le cadre de cet article, de réfléchir aux modalités de cette circulation à partir d’un ensemble d’exemples pertinents.

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)0.010
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: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.039
Threshold uncertainty score0.129

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0050.005
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0390.003

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 head0.019
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.231 · 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
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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
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