Un siècle d’images filmiques de la Tchoukotka : Des premières expéditions cinématographiques au cinéma autochtone sibérien
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine la représentation filmique de la Tchoukotka et de ses habitants depuis les premiers temps de l’image animée jusqu’aux films diffusés sur Internet. Ce siècle d’images filmiques de la Tchoukotka peut être divisé en trois grands moments. Le premier est celui du début du cinéma muet, où la Tchoukotka attire des opérateurs de divers horizons à la recherche d’images spectaculaires d’un bout du monde et de ses habitants « exotiques ». À partir de l’avènement du pouvoir bolchevique, et plus particulièrement de la période stalinienne, se met en place un répertoire de motifs globalement homogènes autour de la mise en scène de la libération des Tchouktches par le pouvoir. Le dernier moment, celui d’un cinéma autochtone de Tchoukotka, commence dans les années 1970 par le passage de l’écrivain tchouktche Iouri Rytkhéou au scénario, donnant naissance à un cinéma sibérien qui s’épanouira véritablement dans la période postsoviétique. Cette analyse sur le long terme permet de mettre au jour les ruptures et les continuités dans le régime de représentation, c’est-à-dire le répertoire d’images qui interagissent entre elles à un moment historique donné, de la Tchoukotka à l’écran. Elle permet également d’interroger dans sa complexité le long moment soviétique qui constitue une période où les Autochtones de Tchoukotka, souvent génériquement présentés comme Tchouktches, sont particulièrement présents sur les écrans et où, grâce à la politique soviétique de promotion des minorités, permet à l’un de ses représentant de passer derrière la caméra.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Observational | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Theoretical or conceptual | low |
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".