Lieux d’une parole autre : hétérotopie et hétérologie dans <i>Le Chat dans le sac</i> et <i>Masculin féminin</i>
Bibliographic record
Abstract
Sont étudiées deux oeuvres cinématographiques – Le Chat dans le sac (Gilles Groulx, 1964) et Masculin féminin (Jean-Luc Godard, 1966) – permettant d’élaborer une conception complexe du dialogue et de son inscription dans l’espace social. Le concept d’hétérotopie, emprunté à Michel Foucault, est utilisé afin de désigner l’espace autre que les (inter)locuteurs doivent constituer pour donner lieu à leur dialogue, mais aussi les espaces autres qu’ils tentent de trouver pour créer un discours à l’abri des dialogues délétères. Le concept d’hétérologie, traduction proposée par Tzvetan Todorov d’un mot russe (raznorečie) créé par Mikhaïl Bakhtine, permet de faire ressortir non seulement la différence entre les discours des interlocuteurs, mais aussi celle des discours prononcés par la voix d’un même personnage. En portant attention à ce que Michel Chion appelle « la mise en scène de la voix au cinéma », nous discernerons des procédés cinématographiques qui hétérogénéisent l’espace du discours. Le travail sur la synchronisation et la désynchronisation des visages parlants et des voix, sur l’acousmatisation et la désacousmatisation, donne à penser le dialogue comme un problème de différenciation personnelle au sein de la société, et par-delà ses possibilités actuelles.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".