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Record W4384706251 · doi:10.7202/1097955ar

Explorer les marges du « gothic villain » dans Le Moine (1796) de Lewis et Dracula (1897) de Stoker : représentations de l’abjection dans les « transcréations » cinématographiques de Dominik Moll (2011) et Francis Ford Coppola (1992)

2023· article· fr· W4384706251 on OpenAlexaff
Swann Paradis

Bibliographic record

VenueDalhousie French Studies · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHistorical and Scientific Studies
Canadian institutionsYork University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtDraculaPhilosophyArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien que les époques, lieux et protagonistes qui sous-tendent la diégèse ces deux best-sellers (écrits en anglais mais dont la traduction française a été tout aussi retentissante) soient différents, Lewis & Stoker, à un centenaire d’intervalle, procèdent à une représentation de l’abjection qui se nourrit à une même esthétique de l’horreur (théorisée par Ann Radcliffe), qui a servi de pilier au développement de tout un pan de la catégorie todorovienne du « fantastique-merveilleux » procédant du surnaturel inexpliqué, dans un contexte où le diable semble tirer explicitement ou implicitement plusieurs ficelles. Dans cette optique, à l’aide de quelques cas figures centrés principalement sur deux manifestations de l’abject — le cadavre et la présence satanique —, nous proposons d’interroger l’adaptation filmique de ces deux romans pour répondre à la question suivante : l’abjection — tant dans sa dimension psychologique et phénoménologique telle que l’a développée Julia Kristeva, que dans aspect culturel ou anthropologique, tel que l’a proposé Georges Bataille —, pourtant bien sollicitée dans les deux romans, s’exporte-t- elle de manière aussi efficace chez les cinéphiles qui, d’une part, sont exposés à une surenchère d’images macabres dans le Dracula de Coppola, alors que, d’autre part, ils doivent se contenter de les imaginer dans le Moine de Moll ?

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.412
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.059
GPT teacher head0.334
Teacher spread0.275 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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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Published2023
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