Between Theory and Post-Theory; or, Slavoj Žižek in Film Studies and Out
Bibliographic record
Abstract
Par une lecture minutieuse de son livre, The Fright of Real Tears: Krzysztof Kieslowski Between Theory and Post-Theory (2001), cet article défend la pertinence des travaux de Slavoj Žižek pour les études cinématographiques. Dans ce livre, Žižek, répond aux critiques adressées à la théorie du cinéma, particulièrement celles qu’on retrouve dans l’ouvrage dirigé par David Bordwell et Noël Carroll, Post-Theory: Reconstructing Film Studies (1996). En procédant de cette façon, Žižek contribue de façon significative à la théorie du cinéma en identifiant les erreurs des premières théories psychanalytiques du cinéma et en les corrigeant de façon à insister davantage sur les questions d’idéologie ou d’identité. La première partie de cet article montre comment une interprétation psychanalytique du cinéma peut ajouter à la théorie de l’idéologie et de la subjectivité alors que la seconde partie se concentre sur l’interprétation que Žižek fait des films de Kieslowsky qui sert de moyens pour défendre la Théorie (avec un T) contre la post-théorie. Pour Žižek, la scission des études cinématographiques est le symptôme d’une lutte des classes au sein même du discours intellectuel à propos de la question de l’idéologie.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.037 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.019 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".