Bibliographic record
Abstract
La critique cinématographique a fort à faire lorsqu’il lui faut parler du cinéma actuel. Au plan de la technique, on ne produit plus de mauvais films et l’objet-film a une tendance à devenir neutre au plan esthétique. Il doit s’adapter à trop de normes, à trop de médias de diffusion. Il ne reste plus que l’histoire, le récit qu’il faut critiquer sans le dévoiler. Les grandes maisons de production accompagnent leur diffusion de dossiers étoffés sur les films qui fournissent à la critique tout ce qu’il faut savoir sur le produit sans avoir à faire de recherche. La critique publique est condamnée à l’inefficacité et elle doit chercher du côté de la critique spécialisée, universitaire ou non, un complément de savoir. Or, même la critique universitaire est obnubilée par les procédés narratifs. Aussi faut-il consentir un effort particulier pour redonner à la critique un rôle, une fonction à l’endroit du cinéma. La question est discutée à travers l’analyse d’un cas particulier, mais exemplaire, Schindler’s List de Steven Spielberg. C’est à travers une forme de variation critique que ce film peut éveiller chez le critique et le spectateur un jugement qui va au-delà de l’histoire racontée. Il y retrouve alors un film inquiétant, étrange malgré les prix et les distinctions dont il a été inondé.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".