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Record W7094617464

Révolutions poétiques au 20e siècle: lire la poésie avec la photographie et le cinéma

2016· article· re· W7094617464 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2016
Typearticle
Languagere
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Cultural and Historical Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Perspective (graphical)Linguistic analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’invention de la photographie et du cinéma a suscité, dans le domaine des lettres, un questionnement sur les enjeux de l’écriture (narrative, poétique) et ses critères esthétiques, ainsi que sur les postures d’énonciation privilégiées par les écrivains (Ortel, 2002 ; Cohen, 2013). De cette réflexion sont nées, au XXe siècle, plusieurs propositions de redéfinition. Dans le domaine de la poésie, par exemple, il faut noter l’invention de procédés d’écriture (collages, réécritures, détournements) minimisant l’implication du sujet lyrique, mais décuplant la force des images poétiques, sur le modèle de la photographie (révélation d’une empreinte, objectivité du document) ou du cinéma (flux d’images, impressions simultanées). Poèmes-conversations (Apollinaire), poèmes élastiques (Cendrars), collages (de mots) dadaïstes (Tzara), écritures automatiques (Breton) : toutes ces innovations poétiques montrent une volonté d’abandonner la posture du poète romantique, de redéfinir ce qu’est le lyrisme, mais aussi une volonté de déconstruire les normes du genre afin de conférer au poème les qualités propres aux nouvelles images (Reverseau, 2016 ; Gillain & Piret, 2012). Partant de ce constat, nous proposerons – dans une perspective d’ingénierie didactique – des exemples de séquences qui articulent lecture de poèmes et analyse d’images (collages, photos, extraits de films) et qui ouvrent à une réflexion didactique sur la pertinence de la notion de genre pour l’enseignement-apprentissage de la poésie. L’objectif est de poser les bases d’un « modèle didactique » (de Pietro & Schneuwly, 2003) permettant de renouveler l’approche de la poésie patrimoniale (pour le XXe siècle) en intégrant des références ciblées à la photographie et au cinéma, mais aussi de favoriser, par ce biais, le développement d’activités de production de textes. Pour rappel, si la poésie est d’abord, dans le référentiel de l’enseignement supérieur belge francophone, un objet de lecture (dans le cadre de la transmission des grandes œuvres de la poésie française), elle est également un objet à produire, autorisant le développement de compétences en écriture. Or comme nous le montrerons, la découverte des rapports existant la poésie et d’autres médias permet de décomplexer le rapport à l’écriture poétique et d’initier en classe, sur la base des productions des élèves, une interrogation sur la notion de genre poétique et ses limites supposées. Bibliographie indicative COHEN, N. (2013). Les Poètes modernes et le cinéma (1910-1930). Paris : Classiques Garnier. De PIETRO, J., & SCHNEUWLY, B. (2003). Le modèle didactique du genre : un concept de l’ingénierie didactique. Les Cahiers Théodile, 3, 27-52. LEBRUN, M., LACELLE, N., BOUTIN, J.-F. (2012). La littérature médiatique multimodale. De nouvelles approches en lecture-écriture à l’école et hors de l’école. Québec : Presses Universitaires du Québec. LEBRUN, M. (2012). Du genre littéraire à sa représentation et à son écriture, in Curriculum et progression en français. Namur : Presses Universitaires de Namur. GILLAIN, N., & PIRET, P. (2012). L’écriture au prisme de la photographie. Bruxelles : Le Cri. ORTEL, P. (2002). La Littérature à l’ère de la photographie. Enquête sur une révolution invisible. Nîmes : Jacqueline Chambon. REVERSEAU, A. (2016). Le Sens de la vue. Le Regard photographique dans la poésie moderne française. Paris : PUPS.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.042

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.015
Scholarly communication0.0090.006
Open science0.0000.004
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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 head0.013
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.205 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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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Published2016
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