Marie Antoinette: innocente ou coupable? Une analyse de sa représentation filmique
Bibliographic record
Abstract
leur impact sur les croyances collectives face à l’histoire devient une vraie nécessité. Marie Antoinette est une personnalité historique qui nous captive encore, plus de 200 ans après son décès. Le débat au sujet de son innocence ou sa culpabilité comme reine de France reste encore présent et pertinent dans le domaine historique et dans la culture populaire ; l’intersection entre ces deux perspectives devrait être étudiée de plus près. Ce projet de recherche examine huit films qui représentent également les films francophones et anglophones. Il démontre que les films se rapprochent de la pensée actuelle des historiens voulant que Marie Antoinette fût plutôt une victime des circonstances, mais que plusieurs mythes au sujet de sa vie privée persistent dans les films : la société occidentale n’est toujours pas prête à relâcher sa critique d’elle. Des variations culturelles sont pourtant apparentes dans plusieurs films. Les films anglophones se délectent de l’aspect visuel de Versailles et insistent plus sur l’innocence de la reine, tandis que les films francophones ont tendance à se concentrer sur l’aspect historique et ne se distancient pas entièrement de l’idée de sa culpabilité.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".