Bibliographic record
Abstract
Que peut-on gagner à faire de John Wayne un ornithologue ? Que peut-on découvrir dans le chant élégiaque des vaqueiros du Sertão qui concernerait le cinéma ? Quelle peut être la motivation d'un chercheur faisant du comique phono-musico-visuel de Jerry Lewis l’efficace reprise de la théorie critique pratiquée par T. W. Adorno ? Et qui, à l’exception de Stanley Cavell peut-être, peut prendre au sérieux la proposition suivante : par sa puissance propre d’articulation de la musique et de l’espace filmique, Gene Kelly pose le double problème du scepticisme cognitif et éthique ? Qui encore peut découvrir dans les utopies musicales de l’art radiophonique les lieux d’une réflexion sur l’expérience esthétique, éthique et politique au cinéma ? Que veut-il celui qui attend de l’analyse d’un film qu’elle tire des leçons de l’interprétation musicale et devienne épellation mimétique ? En mobilisant tour à tour un film d’Howard Hawks, un documentaire de Marilia Rocha, le corps de Jerry Lewis, Brigadoon de Vincente Minelli, le paysage sonore de la radio, la musique dans Mauvais sang de Leos Carax, enfin La mort de Molière de Robert Wilson, Serge Cardinal élabore le concept de musicalité du cinéma.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".