Bibliographic record
Abstract
En partant de la prémisse qu’un film de fiction biographique (ou « biopic ») peut être empreint d'une authenticité tout aussi grande que celle provenant d’un documentaire biographique, ce travail de recherche questionne le rapport au « réel » de ces deux manières distinctes (et pourtant similaires) de raconter une vie, en définissant la fiction, le documentaire et leurs sous-genres biographiques, de même qu'en exposant le parcours historique et la réception critique des biographies filmées. De plus, ce mémoire s'attarde sur la biographie et l'autobiographie littéraires, ainsi que sur leurs adaptations filmiques, afin d'offrir un portrait synthétique des possibilités auto/biographiques au cinéma; la notion narratologique du point de vue est revisitée à cet effet. Cette étude se penche également sur les multiples traitements biographiques dont une personnalité connue est parfois l'objet, et sur les résultats de quelques biopics et documentaires biographiques au box-office (américain, français, anglais, québécois). La description de la création reliée à ce mémoire, soit le scène-à-scène (ou continuité séquentielle) d'un biopic basé sur l'autobiographie La détresse et l'enchantement (1984) de l'auteure canadienne Gabrielle Roy, clôt cette argumentation.
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 | 0.009 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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; 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".