Bibliographic record
Abstract
Le cinéma et la culture cinématographique ont suscité un grand nombre de genres nouveaux en littérature, dont certains sont plus renommés et surtout plus vivants que d’autres. Cet article analysera un genre très peu connu et aujourd’hui presque totalement oublié : le ciné-roman-photo, croisement du ciné-roman et du roman-photo et dont l’âge d’or se situe dans les années 1955-1965. Après avoir présenté les grandes caractéristiques de ce genre et les défis qu’il pose à la poétique du cinéma raconté, l’article analyse un exemple représentatif, à savoir deux ciné-romans-photos (l’un très court, de huit pages, l’autre de longueur plus habituelle, soit cinquante pages) tirés d’Ascenseur pour l’échafaud de Louis Malle (adapté du roman éponyme de Noël Calef). L’analyse se propose de mettre en lumière aussi bien les analogies que les différences entre ces deux versions, que tout devrait opposer mais qui se ressemblent aussi de manière assez étrange. Plus concrètement, la lecture tente d’interpréter les conséquences d’un aspect singulier de certains ciné-romans-photos, à savoir l’emploi de photos de plateau et non pas de photogrammes. Les effets de ce choix sont évalués à la lumière de l’esthétique de la contrainte, qui définit assez généralement un genre où très peu, à première vue, semble possible ou autorisé à ceux qui adaptent un film en ciné-roman-photo.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".