Utilisation des éléments formels de la bande dessinée au cinéma
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche est née de mon intérêt pour le rapprochement entre la bande dessinée et le cinéma. Alors que la majorité des films ne fait qu'emprunter des personnages et des histoires à la bande dessinée, laissant de côté les caractéristiques, les possibilités narratives du médium, je me suis demandé à quoi ressemblerait un film intéressé par les outils de la bande dessinée? À quoi ressemblerait une bande de ciné? \n \nLe premier chapitre se penche sur la bande dessinée. Qu'est-ce qu'une bande dessinée? Quelle est sa place, sa perception dans la société contemporaine? Quels sont les outils dont elle dispose pour raconter une histoire? \n \nLe deuxième chapitre parle du cinéma et de sa tendance à vouloir assimiler les autres arts ; il est question aussi de la place du spectateur dans la réception de l'?uvre mixte. Il parle aussi de deux films, sortis la même année, ayant tenté le croisement entre la bande dessinée et le cinéma : Hulk (2003) de Ang Lee et American Splendor (2003) de Shari Springer Berman et Robert Pulcini. \n \nLe troisième chapitre fait état de mon ?uvre finale, un court métrage, et de l'application dans cette ?uvre des notions apprises lors de ma recherche. \n \nEn annexe, on retrouvera le générique du court métrage, le scénario et les planches de trois séquences tirées du film. \n
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 | 0.001 | 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 | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.005 |
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".