Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire, il sera question de la notion du monteur auteur et de montage spatial au cinéma. \n \nJe me suis questionné sur la division de l'écran, tant au niveau rythmique et temporel qu'au niveau du cadrage. Il sera question du travail de certains réalisateurs qui ont utilisé ce procédé, notamment Darren Aronofksy et John Carpenter. Le split screen sera aussi questionné dans une idée esthétique et non de séduction, normalement retrouvé à la télévision. \n \nDeuxièmement, j'ai réfléchi sur la multiplication de l'écran, tant au niveau de l'installation, avec Taylor-Wood et Hill, qu'au cinéma, notamment avec Gance et Figgis. En plus des questions propres au langage cinématographique je me suis questionné sur l'expérience esthétique et temporelle du spectateur vis-à -vis de ce type d'?uvre. \n \nTroisièmement, je me suis questionné sur la présence du montage spatial en dehors du cinéma, notamment au niveau de la publicité, à partir de mes réfections sur Toscani. \n \nJe me suis ensuite penché sur la question des nouvelles technologies et sur le changement que celles-ci ont apportés à l'art du monteur. \n \nFinalement, j'ai écrit mes pensées sur mes ?uvres réalisées dans les dernières années, en terminant avec mes écrits sur ma production finale, Comme un clin d'?il. Dans cette dernière partie, il a été aussi question de mon cheminement comme auteur. Il est à noter que tout mon questionnement sur l'espace cinématographique n'a pour but que celui de me donner un outil technique et esthétique pour mettre en avant ma volonté de devenir monteur-auteur, vision ne s'arrêtant pas à celle du cinéma commercial, mais aussi à la vidéo expérimentale. \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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Theoretical or conceptual | low |
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".