Consolidation du savoir, fragilisation du jugement : revoir des films dans Cinquante ans de cinéma américain
Bibliographic record
Abstract
L’approche du cinéma américain de Bertrand Tavernier et Jean-Pierre Coursodon dans Cinquante ans de cinéma américain est assez originale : ces auteurs réécrivent ou complètent leurs articles dans chaque nouvelle édition de leur livre. Cette façon de procéder est utile pour prendre du recul sur un sujet qui a été beaucoup revu dans les magazines de cinéma français, notamment dans les années soixante. Les articles de Tavernier et Coursodon discutent et suppriment certains préjugés et rectifient certaines erreurs et imprécisions. Ils réfléchissent également aux critères de jugement. Néanmoins, chaque nouvelle vision d’un film révèle la précarité et les aléas du jugement. De telles variations conduisent à reconsidérer l’unité des films dans la mesure où les critiques choisissent des séquences ou des plans, pour leur étrangeté ou leur singularité. Au lieu de livrer une connaissance formelle de leur sujet, Tavernier et Coursodon se présentent comme des collectionneurs capables de changer d’avis et désireux d’exposer des films remarquables.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".