The Practice of Memory and the Politics of Memorialization: Denis Villeneuve's <i>Polytechnique</i>
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore la façon avec laquelle Polytechnique (2009), le film de Denis Villeneuve, met de l'avant un processus par lequel la mémoire publique est refaçonnée à partir de positions discursives fondamentalement inégales. L'analyse démontre que la dynamique sociale cruciale qui informe la production de la mémoire collective ne peut être réduite à une simple dynamique binaire du souvenir ou de l'oubli. Comprendre Polytechnique comme une pratique particulière de commémoration nous permet de le situer à l'intérieur d'un spectre de pratiques et de se demander comment il fonctionne en tant que forme publique de mise en souvenir. Ma lecture du film concerne l'usage puissant et stratégique des affects que l'on retrouve dans le film et qui fonctionnent comme mode d'immersion du spectateur dans une expérience viscérale qui le positionne comme témoin du traumatisme du massacre de Montréal. La première section de mon analyse cherche à situer le film en relation au mode discursif particulier de la commémoration féministe et la seconde section explore la spécificité matérielle du film en tant qu'oeuvre cinématographique, c'est-à-dire en tant que mode sensoriel de représentation qui implique une réponse affective à des stratégies textuelles. La troisième section fait un retour sur les implications discursives de l'impulsion narrative du film.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 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".