«Failure may be your style» : le ratage comme esthétique queer dans le cinéma documentaire à la première personne
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de recherche-création contient deux parties : un essai écrit, « Failure may be your style » et un long-métrage documentaire, Loin. Le documentaire à la première personne est un genre qui peut s’élargir à la vidéo en général, car les deux manifestent une subjectivité et ressemblent à la forme de l’essai par leurs aspects fragmentaires et incohérents. L’échec, ou le ratage, est un élément essentiel de cette branche du cinéma, car il permet d’émouvoir et de montrer ce qui aurait pu être jeté, ce qui se situe normalement hors-champs et hors-cinéma, ce qui crée des formes de punctum cinématographiques. L’autobiographie et l’autoethnographie peuvent alors se mélanger à la fiction et à la recherche universitaire au sein de ce cinéma au sens large. Ces démarches peuvent être vue comme faisant partie d’une anti-esthétique queer. Loin est un film documentaire à la première personne tourné et monté par l’autrice du texte. Il pourrait appartenir à cette esthétique queer du ratage et de l’échec. La réalisatrice s’entretient avec sa grand-mère française sur le passé, tout en montrant des fragments de sa vie quotidienne à Montréal.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
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".