Narration filmique des mondes agricoles : de la bipartition des mondes agricoles à leur mise en réflexion visuelle
Bibliographic record
Abstract
L’article propose, à partir de l’étude d’un corpus de films documentaires sur l’agriculture contemporaine, de montrer comment la narration filmique met en exergue la bipartition du monde agricole. Il y aurait d’une part, un univers agro-industriel lié à des multinationales et à un capitalisme ultralibéral « scalable » dénoncé dans les films pour ses méfaits internationaux en termes de sécurité alimentaire, de santé publique et d’atteinte à la terre nourricière. D’autre part, une narration qui traite des alternatives en agriculture (biologique, en circuits courts, labellisée, …), qui oriente les films vers des principes de justice et de bien être alimentaire, de responsabilité envers la terre et le travail des humains. Il s’agit alors, dans les scénarios filmiques, soit de dénoncer les milieux des politiques de développement portées par la globalisation agroalimentaire soit de valoriser des formes agricoles « péricapitalistes », en montrant en acte par des savoirs situés, les processus de relocalisation agricole. Mais, il s’avère que ces deux formes narratives ne traitent pas de la complexité des mondes agricoles contemporains. Pour en rendre compte, il s’agit, sans doute, de réinscrire, interactivement, dans la narration filmique, les particularités des lieux, des modes de vie et des milieux socio-professionnels et écologiques, tout en montrant leurs tâtonnements et leurs interrogations. Elles sont inhérentes à la production agricole, de part et d’autre des modèles auxquels on se réfère et animent, certes bien différemment, l’inventivité des mondes agricoles dans les nords comme dans les suds. Certains films s’essaient à la mise en image de ces dépassements et vise à narrer la connectivité des différents modèles agricoles, tout en ne niant pas, que la « scalabilité » économique gouverne peu ou prou aussi les formes « péricapitalistes ».
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".