Bibliographic record
Abstract
Cet article entend remettre en question la notion de « pan » dans le domaine des arts visuels, telle que développée par l’historien de l’art Georges Didi-Huberman dans le domaine de la peinture. À l’exemple du « petit pan de mur jaune » vermeerien remarqué par l’écrivain Bergotte dans À la recherche du temps perdu, le pan est un détail de l’œuvre qui semble exclusivement destiné à celui qui la regarde et qui n’a de sens que pour lui. Transcendante, cette vérité accorde une authenticité nouvelle à l’œuvre, devenue ainsi unique, tout en soulignant la facticité de toutes les autres œuvres qui ne possèdent pas d’« effet pan ». Plus spécifiquement, il s’agira de voir comment ces enjeux se développent lorsqu’il est question non plus de peinture ou de photographie, mais des images en mouvement de l’art cinématographique, dont il faut aussi trouver le moyen de décrire l’authentique vérité. Pour mener cet exercice d’ekphrasis, nous nous intéressons à deux fictions littéraires mettant en scène des personnages dont la vie tourne autour d’un ou de plusieurs films, devenus éminemment personnels : Ma vie rouge Kubrick (Simon Roy, 2014) et Cinéma Royal (Patrice Lessard, 2017).
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.006 |
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".