Bibliographic record
Abstract
L'auteure se prête dans le cadre de cet article à une étude du silence non pas au mais pour le cinéma. Elle le fait presque a contrario , d'abord en supposant que, des silences au cinéma, il n’y en a pratiquement pas, ensuite en en faisant jouer le principe ailleurs, dans une lettre, un poème, une toile. La mise en évidence du caractère cinétique – phénoménologique en fait – que signale le silence dans d’autres écritures aide à penser, pour le cinéma, la sorte de lecture attachée à l’écriture filmique, la sorte de lisibilité attachée à la visibilité du film. L’auteure suppose notamment que, parce que silencieux et offerts à la lecture, les intervalles comme les entours des images constituent des sortes de supports pour l'écriture filmique. Les silences incitent à reconnaître l'apport d'une intentionnalité, invitent, lorsqu’ils sont marqués, à des variations de l'imagination, à la lecture d'une écriture de la mémoire, à l'emprunt, autrement dit, d'une pensée de l'énonçable et du mémorable.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".