Étude des stratégies formelles et narratives érotisantes et non-érotisantes des agressions sexuelles dans le cinéma de fiction québécois des années 1960 à aujourd'hui
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maitrise se penche précisément sur une des caractéristiques de la culture du viol, soit l’érotisation des violences sexuelles. Il cherche à démontrer la présence de stratégies formelles et narratives érotisantes dans les scènes d’agressions sexuelles de longs métrages de fiction québécois des années 1960 à aujourd’hui et par le fait même, il étudie le fonctionnement du processus cinématographique d’érotisation. Afin de bien mener cette recherche, les agressions sexuelles, la culture du viol et l’érotisme font l’objet d’un exercice de définition. Le premier chapitre s’intéresse à la conceptualisation de l’érotisme, ce qui permet de circonscrire des stratégies formelles et narratives pertinentes à l’analyse de nos objets d’étude. Nous y détaillons les caractéristiques du cinéma érotique et du cinéma pornographique puisqu’elles participent au processus d’érotisation. Également, nous nous attardons sur la théorie des regards, notamment sur le male gaze, le female gaze et notre proposition de regard déplacé, puisqu’elle occupe une place prépondérante dans la définition de l’érotisme à l’écran. Le deuxième chapitre est consacré à l’analyse formelle et narrative de Gina (Denys Arcand, 1975) tandis que le troisième chapitre se concentre sur les études de La Rivière sans repos (Marie-Hélène Cousineau et Madeline Ivalu, 2019) et du cas limitrophe d’Elles étaient cinq (Ghislaine Côté, 2004) qui précise et nuance l’opposition entre l’érotisation et la non-érotisation des représentations d’agressions sexuelles. Ces analyses filmiques détaillées sont supplémentées de tableaux analysant 30 longs métrages.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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, 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".