Performer Proust : Locke’s Way de Donigan Cumming et La dernière bande de Samuel Beckett
Bibliographic record
Abstract
Donigan Cumming est un artiste dont le travail s’inscrit dans différents champs disciplinaires. En 2003, il réalise le film Locke’s Way avec l’intention de produire sa propre Recherche du temps perdu, ralliant simultanément la performance, la vidéo et la photographie. Or, quarante-cinq ans avant Cumming, Samuel Beckett est également inspiré par À la recherche du temps perdu lorsqu’il écrit la pièce La dernière bande. Puisque Donigan Cumming revendique depuis ses débuts l’influence de Samuel Beckett dans son approche performative de la vidéo, il s’avère peu étonnant de constater que les deux œuvres comportent plusieurs parallèles permettant ainsi de révéler d’autres parcelles de la portée interdisciplinaire qu’aura eue Marcel Proust sur l’interprétation autofictionnelle de la matière personnelle. Si, d’une part, l’étude de Locke’s Way permet d’examiner comment la démarche de Cumming, conjuguée entre différentes formes de langages, donne lieu à une œuvre dont l’hybridité s’avère plurielle, sa mise en parallèle avec La dernière bande permet également de rendre compte des différents croisements qu’occasionne ce passage de l’influence proustienne par-delà le théâtre, la vidéo, la photographie et la performance.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.003 |
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".