Bibliographic record
Abstract
L’Irlande doit à son histoire politique d’avoir accédé tardivement à une production cinématographique. De Sidney Olcott à John Ford, de John Huston à David Lean ou Ken Loach, nombreux pourtant ont été les cinéastes anglophones à s’emparer de la puissance cinématographique de l’île, au désespoir d’intellectuels autochtones pour lesquels le sentiment d’occupation se propageait au cinéma. Dans les années 1990, un changement s’est opéré par le succès de films irlandais couronnés d’oscars (My Left Foot, Jim Sheridan, 1989 ; The Crying Game, Neil Jordan, 1992). L’Irlande, qui a connu un développement économique inégalé au sein de l’Europe au cours des dernières décennies, est devenue un lieu de production cinématographique majeur en ce début de XXIe siècle. Année emblématique, 2016 n’a pas seulement été l’année de la commémoration du centenaire de la guerre d’indépendance irlandaise. Ce fut aussi le succès au box-office du film irlando-canadien Room de l’Irlandais Lenny Abrahamson, celui de Brooklyn de John Crowley, de The Lobster de Yórgos Lánthimos tourné en Irlande et produit par Element Pictures, et de films à petits budgets locaux comme Sing Street (John Carney) ou The Young Offenders (Peter Foott). L’objet de cet article est d’analyser les raisons de ces succès et de tenter de comprendre comment un petit pays anglophone à forte identification culturelle a progressé jusqu’à occuper aujourd’hui une position stratégique au sein de l’Europe, mais aussi entre l’Europe et l’Amérique.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 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".