Le trompe-l’oeil trop parfait ? Les beauty works numériques ou la perfection de l’imperfection
Bibliographic record
Abstract
Avec l’essor des effets visuels numériques, se déploient depuis une dizaine d’années de nombreuses retouches dorénavant totalement imperceptibles, dont le beauty work. Pour une part, ces améliorations esthétiques du visage des acteur·rice·s prolongent les techniques précédentes, à commencer par la retouche photographique de portraits du 19e siècle. Mais le beauty work pose aussi de nouvelles questions, tant sa présence dans des productions hollywoodiennes à gros budget et même dans des oeuvres françaises à budgets plus réduits se renforce, au fur et à mesure que les discours entourant la pratique se réduisent. Entre beauty narratifs valorisés pour l’exploit technico-esthétique qu’ils représentent et beauty officieux, perçus comme une forme facilitée de chirurgie esthétique illégitime, le beauty work devient un trompe-l’oeil tellement parfait qu’il n’existe plus en tant que tel, transformant la moindre imperfection en perfection absolue.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".