Bibliographic record
Abstract
Résumé : Le présent article se penche sur cinq films qui incitent le spectateur à participer activement à résoudre la crise climatique. Rédigée selon le point de vue d’une chercheuse militante, l’analyse est centrée sur le documentaire français Demain (Cyril Dion and Mélanie Laurent, 2015), qu’elle compare au documentaire allemand Climate Warriors (Carl A. Fechner, 2017) et plus brièvement, au documentaire australien 2040 (Damon Gameau, 2020), au documentaire américain Bidder 70 (Beth Gage and George Gage, 2012) et au long métrage américain Comment saboter un pipeline (How to Blow Up a Pipeline, Daniel Goldhaber, 2023). La plupart des films sur les changements climatiques portent sur la « motivation du risque », qui dépeint le pessimisme rattaché aux bouleversements climatiques, mais les films abordés dans le présent article, et particulièrement Demain, priorisent la « motivation de la promesse », une forme de visualisation et de récit axée sur ce qui peut être fait pour inciter le spectateur à s’investir. À l’analyse, la « motivation de la promesse » peut prendre diverses formes, telles que la visualisation des effets de l’éducation, les activités économiques novatrices, les jardins communautaires, l’organisation de protestations et d’activités de ce type, jusqu’à la description d’actes de désobéissance civile réussis, dont l’efficacité ne repose pas essentiellement sur l’héroïsme individuel, comme on le voit dans le cinéma traditionnel, mais dans de puissants récits sur la recherche et la découverte de la solidarité.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".