Wall Street à Hollywood : une perspective de criminologie culturelle visuelle
Bibliographic record
Abstract
En tant que mode de communication, l’image tend progressivement à éclipser la parole et l’écriture. Le nouveau paysage médiatique qui s’installe ainsi modifie notre rapport au réel et façonne, voire manipule, les représentations collectives, parmi lesquelles celles qui portent sur la déviance. Cette thèse, qui est au cœur de la criminologie culturelle visuelle, encadre notre intérêt pour les productions cinématographiques dans lesquelles les images du crime prolifèrent. La présente contribution s’intéresse plus précisément à la présentation filmique de la déviance financière, sujet qui ne mobilise que peu les politiques malgré les crises successives qu’elle engendre. Nous montrons ainsi comment le contenu de onze blockbusters hollywoodiens façonne une représentation de la transgression financière qui suggère un message socio-politiquement peu mobilisateur, et qui dès lors participe à la perpétuation de l’ordre social. Pour ce faire, l’exploration de leur scénario, mise en scène et techniques filmiques est rapportée au modèle « naming-blaming-claiming » (nommer, blâmer et revendiquer) de Felstiner et al.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".