Bibliographic record
Abstract
Le cinéma d’horreur japonais contemporain a provoqué depuis dix ans un renouvellement du genre des films de fantômes. L’auteure aborde ce phénomène en se penchant, par l’analyse de séquences, sur un mode d’adresse spectatorielle : l’attraction-fantôme. La notion proposée prend en compte à la fois l’effroi spectaculaire et l’effet spécial de l’apparition lié à la tradition culturelle du théâtre nô et du théâtre kabuki. Elle se rattache à certains aspects (autonomie par rapport à la narration, « émotion choc ») de la théorie des attractions, d’Eisenstein à Gunning. La mise en scène des confrontations et des déplacements fait jouer aux victimes le rôle du spectateur en état de choc. Cependant, les films contemporains intègrent également des mises en série et en réseau des images de fantômes. Le caractère répétitif des apparitions implique une construction diégétique sur le mode de la hantise, de la disparition et de l’oubli. Le champ d’attraction des spectres menace-t-il pour autant l’identité du sujet dans un contexte où les images circulent par voie technologique ? L’attrait contemporain pour le cinéma d’horreur japonais crée plutôt un lien entre esthétique et Histoire : la réémergence de traumas saisie à travers la visibilité des fantômes, déjà apparus, déjà disparus.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".