Bibliographic record
Abstract
Partant de la conception bergsonienne de la perception d’images qui passe par l’image du corps dans la phénoménologie quotidienne, l’auteure propose d’aborder la problématique de la perception au cinéma et, plus particulièrement, de la perception du corps au cinéma. Cette perception du corps au cinéma, si elle passe par des images, et par des images qui font corps, elle impose une réflexion quant au système de prédication qu’induit ce qui a été appelé dans le présent article le « corps-percevant » de l’écran. Dans cette première partie du texte, donc, l’auteure réfléchit, pour le cinéma, à cette notion de corps percevant, alors que dans la seconde patrie, elle se livre à une étude de la séquence librement intitulée « La scène du petit manteau rouge » qui sert de motif dans cette région du film La Liste de Schindler. Dans ce film, et dans cette scène particulièrement, se joue une véritable opération langagière de classement et de différemment des corps (c’est la « descripture » filmique) dont les enjeux idéologiques sont lourds.
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 | 0.001 | 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 | 0.002 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".