Bibliographic record
Abstract
C’est après deux opus sur l’immigration turque en Allemagne que le réalisateur turc-allemand Fatih Akin décide d’explorer la période la plus sombre de son pays d’origine. Avec le film The Cut (2014), il clôt la trilogie Liebe, Tod und Teufel. Ce mémoire réfléchit sur l’utilisation du genre Western dans la représentation du génocide arménien. Nous ferons tout d’abord un court historique du genre Western et de la représentation génocidaire au cinéma, pour ensuite analyser le film d’après la notion de genre et voir dans quelle mesure l’utilisation d’un genre connu universellement permet à Fatih Akin de ne pas justifier ses choix esthétiques. Au cours de cette analyse, nous nous baserons sur quatre éléments clés afin d’établir un lien avec le genre Western: la figure du héros, les paysages, le mythe de la frontière ainsi que le titre du film lui-même. Le but de ce travail ne sera pas d’être comparatif, mais bien de déterminer dans quelle mesure le film s’inscrit dans le mouvement Postwestern. Enfin, la notion d’identité nous permettra de comprendre de quelle manière le film The Cut s’insère au sein de la trilogie d’Akin.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".