Deux visions du noir : le roman Jack’s Return Home de Ted Lewis et le film Get Carter de Mike Hodges
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une étude du roman de Ted Lewis, Jack’s Return Home (1970) et de son adaptation cinématographique, Get Carter (1971) par le réalisateur et scénariste Mike Hodges. En étudiant le contexte de l’élaboration des deux œuvres ainsi que le détail de leur contenu, je cherche à montrer que Lewis et Hodges proposent chacun une version différente de la même trame. Avec l’histoire d’un gangster londonien retournant chez lui dans le Nord pour venger son frère, Lewis a voulu proposer un thriller qui est aussi, fondamentalement, une réflexion sur les deux types de destins qui attendent les fils d’ouvriers : le prolétaire ou le truand. Hodges, en faisant le choix de supprimer les retours en arrière et la narration en voix off, et en choisissant Michael Caine pour interpréter le rôle central a offert un thriller violent et érotique, centré sur la vengeance. Mais en donnant une grande place à la description de Newcastle, il a aussi proposé une version du film noir fortement teintée de réalisme social. De cette manière Lewis et Hodges construisent donc deux visions du film/roman noir qui ont fait date dans la culture populaire britannique.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
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".