David Cronenberg et Howard Shore. Bref portrait d’une longue collaboration
Bibliographic record
Abstract
Après 45 ans de carrière, la filmographie de David Cronenberg compte 22 films, dont 15 ont été musicalisés par Howard Shore, qui a rejoint l’équipe du cinéaste en 1979. Si l’univers cronenbergien est aujourd’hui bien connu, l’apport de son compositeur demeure peu exploré. Or, la musique semble y jouer un rôle de toute première importance, le compositeur étant impliqué très tôt dans le processus cinématographique. Cette implication précoce est indicatrice du rôle central qu’occupent Shore et sa musique : comment le définir ? Plutôt que de recourir à une analyse des fonctions de la musique au cinéma, cet article explore les processus de création qui lui donnent naissance. Cronenberg et Shore, qui ont « tout appris en commun », présentent ainsi des processus créateurs aux traits similaires, ou plus exactement des figures artistiques communes, ici exposées, les regroupant sous une seule vision artistique : l’autodidacte, l’expérimentateur, l’improvisateur, le peintre/sculpteur et l’artiste-artisan.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".