Scepticisme du cinéma, scepticisme de Gus Van Sant : étude de la tétralogie de Gus Van Sant à partir de la philosophie de Stanley Cavell
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à explorer le lien étroit unissant le scepticisme philosophique, le\ndispositif cinématographique et la tétralogie de Gus Van Sant : Gerry, Elephant, Last days et Paranoid Park. À partir de la philosophie de Stanley Cavell, il sera d’abord question de développer le scepticisme comme condition d’existence et non plus comme doctrine philosophique. Stanley Cavell fait bifurquer le problème sceptique de la cognition vers l’éthique et nous verrons comment Gus Van Sant, en proposant un cinéma du désoeuvrement et de la mélancolie où l’individu est en rupture avec le monde, rejoint cette dimension éthique du scepticisme par le cinéma. Ensuite, il s’agira de voir comment le\ndispositif cinématographique est l’expression même du scepticisme cavellien et comment il permet de tendre vers le perfectionnisme moral en imposant la reconnaissance de son existence à travers la décision morale. Enfin, nous verrons comment Gus Van Sant, en réinventant le plan-séquence et le ralenti, répond singulièrement au problème posé par le\nscepticisme en réintégrant l’individu dans le monde à force de manipulations formelles qui sont autant de réponses au désoeuvrement contemporain comme condition existentielle.\nCes réponses trouvées par Gus Van Sant ne sont pas des solutions, mais une exploration\ndes dimensions d’un problème qu’il renouvèle : le scepticisme.
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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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.012 |
| 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".