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Record W4411046588 · doi:10.5206/tc.v6i1.21619

L’arche de Noé

2025· article· fr· W4411046588 on OpenAlexaffabout
John Harbour

Bibliographic record

VenueTranscr(é)ation · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse multidisciplinary academic research
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHistoryArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’un des récits bibliques les plus adaptés au cinéma est certainement celui du Déluge racontant l’histoire de Noé qui, à la demande de Dieu, construit une arche pour protéger un couple d’animaux de chaque espèce contre une inondation qui emportera tous les êtres vivants de la Terre. Dans le cinéma d’animation, cette histoire a été récupérée à de multiples reprises dans les cartoons américains et canadiens des années 1920 et 1930. Du fait de cette forte concentration, l’article tentera de répondre à la question suivante : qu’est-ce qui fait que le récit du Déluge biblique se prête aussi bien à l'adaptation animée à cette époque ? En nous appuyant notamment sur le concept d’adaptogénie (Gaudreault et Marion, 2008), nous tenterons d’abord d’expliquer la popularité du Déluge pour les cinéastes d’animation. Ensuite, nous étudierons les différentes configurations transtextuelles (Genette, 1982) que ces films convoquent. Enfin, nous nous interrogerons sur la portée morale de ces cartoons : portaient-ils un message religieux, utilisaient-ils le Déluge à des fins subversives ou bien plutôt comme prétexte pour insérer des gags mettant en scène des animaux? À partir des propos de Tzvetan Todorov (2008), nous affirmons que ces cinéastes ont tenté d’humaniser le divin, c’est-à-dire de désacraliser le récit du Déluge en y faisant référence ou en le transposant au cinéma d'animation.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.844
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.063
GPT teacher head0.446
Teacher spread0.383 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

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Published2025
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