Penser l’accompagnement éducatif cinéphile dans un environnement numérique
Bibliographic record
Abstract
Ce texte propose une réflexion relative à la façon dont les accompagnements éducatifs cinéphiles, tels qu’ils se manifestent au sein des dispositifs en présentiel, trouvent des déclinaisons dans le cadre de la Vidéo à la Demande cinéphile. Sur la base de l’analyse d’un corpus de plateformes et d’une série d’entretiens avec leurs créateurs et animateurs, cet article décrit et analyse les possibilités d’une transposition en ligne des principes d’éducation verticale d’une part, lesquels prennent essentiellement la forme en ligne d’un étayage informationnel, et des principes d’éducation horizontale. La moindre attention dont est l’objet ce deuxième point nous amènera à réfléchir au rôle dont se sentent investis ces acteurs au regard du système cinéphile dans son ensemble. La volonté de préserver, dans le système cinéphile globale, la place occupée par les dispositifs en présentiel traditionnels (la salle, le festival, la cinémathèque...) explique vraisemblablement la tiédeur à inventer des espaces de sociabilité numérique associés à ces nouveaux lieux de découverte filmique.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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".