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Record W4206860935 · doi:10.7202/1090756ar

Le reflet et le double face au miroir de l’autotextualité cinématographique dans l’oeuvre de João César Monteiro

2022· article· fr· W4206860935 on OpenAlexvenueno aff
Francesco Giarrusso

Bibliographic record

VenueCygne noir · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicSemiotics and Representation Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le domaine cinématographique, la métaphore du miroir trouve dans les mots de Maurice Merleau-Ponty l’un des plus précieux soutiens herméneutiques, surtout en ce qui concerne l’explicitation de la relation « chiasmatique » des individus avec eux-mêmes et avec le monde autour d’eux. L’image cinématographique nous permet de déchiffrer et de prélever, comme si on était face à un miroir, les individus et leurs modes d’agir. Mais le cinéma n’est pas que l’espace de la duplication par lequel le spectateur prend conscience de sa propre subjectivité et de son corps en tant qu’objet ; la métaphore spéculaire met également en avant certains traits de l’échange transtextuel et des mécanismes qui lui sont sous-jacents, tout en diffusant ses propres capacités dioptriques sur un plan dialogique, dans un jeu de renvois et reflets autotextuels assez complexe. J’analyserai ici le phénomène de l’autocitation cinématographique en m’appuyant sur les principaux chapitres de la filmographie de João César Monteiro (1939-2003), dont l’oeuvre se caractérise par la pratique systématique des différentes stratégies appartenant au domaine de l’autoréflexivité. En ce qui concerne l’étude des occurrences autoréférentielles, j’identifierai plusieurs sous-articulations intertextuelles, soulignant la mise en abyme et ses modalités réflexives spécifiques. En effet, le but de cet article est de faire une analyse sémiotique des différentes stratégies par lesquelles l’autoréflexivité se manifeste, afin que je puisse délimiter une casuistique sommaire de ses manifestations filmiques, essayant de dévoiler la duplicité, les stratifications sémantiques et la réversibilité spéculaire de l’image autoréférentielle qui se voit soi-même tandis qu’elle voit autre chose.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.075

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.010
Scholarly communication0.0070.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.249 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2022
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