Bibliographic record
Abstract
La question des dialogues pour un cinéma qui vise une forme de révélation de la réalité peut constituer un point de divergence entre les réalisateurs, au regard des pratiques cinématographiques. Divergence que l’on peut retrouver entre le cinéma de Gilles Carle, considéré comme réalisateur de documentaires d’auteur, et les potentielles influences du néoréalisme italien sur celui-ci. Traitant de l’immigration avec Dimanche d’Amérique (1961), il existe un autre film, du genre néoréaliste, pouvant se placer en miroir de celui-ci. Il s’agit de Stromboli (1950) de Roberto Rossellini. La manière d’enregistrer les dialogues, en postsynchronisation, peut paraître opposée à un cinéma qui se veut néo-réaliste et souhaite notamment laisser place à l’intervention du réel en sortant des studios. Le film de Gilles Carle, essentiellement tourné en son direct, s’il a pu être inspiré par les films néoréalistes, dont Stromboli de Roberto Rossellini, permet de penser la présence de la réalité au travers de dialogues enregistrés en direct ou postsynchronisés. Le présent article souhaite ainsi exposer cette réflexion au travers d’une analyse comparative, technique et esthétique, de ces deux films, afin d’en extraire les liens sur la mise en scène de la parole au cinéma.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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".