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Record W4391154171 · doi:10.7202/1107855ar

« La Guerre », ou le film vendangeur de Marcel Dugas

2018· article· fr· W4391154171 on OpenAlexvenueno aff
Rafaël Chamberland

Bibliographic record

VenueNouvelles vues Revue sur les pratiques les théories et l histoire du cinéma au Québec · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicFrench Historical and Cultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtPolitical scienceHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article se veut une présentation suivie d’une lecture du poème « Film. La Guerre » paru dans le numéro de juin 1918 du Nigog, signé sous le pseudonyme de Hilaire Le Jeune par Marcel Dugas. Suite à une mise en contexte socio-historique (Richard, Lacasse, Djebabla) et biographique (Hayward, Dugas), nous procéderons à une lecture du poème en nous appuyant sur les concepts de posture (Garand) et de subversion de la notion de genre (Bonenfant, Filteau). Dans ce qui paraît être une triple génécité – conte allégorique, poème en prose et cinéma – nous discernerons les implications cinématographiques en lien avec la structure du poème et l’enchaînement des images verbales; une attention particulière sera portée à la présence envahissante du sang (Garonne, Durafour) et à comment elle contribue à inscrire précocement le poème dans une lignée cinématographique (Bazin, Durafour) et poétique (Apollinaire, Fondane). Nous nous pencherons aussi sur ce qui relie le film (et la guerre) à une autre figure antique : Cybèle (Borgeaud). Nous verrons comment ces implications diffèrent d’avec les premières tentatives de Dugas dans Psyché au cinéma (1916), le cinématographe n’inspirant plus un voyage intérieur dans une intimité démontée, mais au contraire, un regard sur la Nature. Ainsi, l’oeuvre ne se réduit pas au discours polémique de la revue, elle le dissout, le liquéfie à même la prose, alors que l’auteur emprunte une posture toute différente.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.977
Threshold uncertainty score0.045

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.200 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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