Subjectivité et engagement dans Scènes de lutte de classe au Portugal de Robert Kramer et Philip J. Spinelli
Bibliographic record
Abstract
C’est au milieu des années 1970 que les cinéastes américains Robert Kramer et Philip J. Spinelli quittent une Amérique en transition – celle de l’après-Vietnam – pour un territoire non moins en transition : le Portugal de l’après-révolution des Oeillets. Ne cherchant pas à inscrire l’événement historique sur les semaines qui suivirent avril 1974 et qui menèrent à la chute de l’Estado Novo (Deuxième République), les réalisateurs se concentrent sur un temps plus long, soit jusqu’en 1976. Ainsi, ils interrogent de façon linéaire la tension fulgurante et chaotique de la Révolution, tout autant que les potentialités politiques réelles du mouvement pour le pouvoir populaire. À travers un travail de montage fragmentaire des événements, Kramer et Spinelli établissent, dans Scènes de lutte de classe au Portugal (1977), un contrepoint analytique distancié mais non moins ambigu d’une écriture de l’histoire in situ. Sans minorer la place de Spinelli en tant que coréalisateur, nous chercherons à recentrer notre propos sur la subjectivité assumée de Kramer dans l’énonciation des faits – la chronique d’une révolution –, laquelle est indissociable de son engagement politique – le positionnement marxiste.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".