L’obsession du macro de Denis Villeneuve. Entre fétichisme, terreau diégétique et identité <i>ipsé</i>
Bibliographic record
Abstract
En suivant une intuition qui m’avait marquée dès la sortie d’ Incendies , en 2010, j’ai transcrit les dix longs-métrages de Denis Villeneuve pour découvrir qu’ils recèlent près de 4000 gros plans. La récurrence de ce type de plan, s’apparentant selon Jean Epstein à « l’âme du cinéma », homogénéise un corpus rendu hétéroclite par les décennies qui séparent les sorties successives, leur disparité générique, ainsi que par le passage entre le cinéma d’auteur et Hollywood. Faute de tenter, vainement, d’ajouter à la liste des qualités qui seraient intrinsèques au gros plan, je propose ici de rendre compte de ses impacts sur la réception de l’oeuvre monumentale du réalisateur québécois. J’élabore une typologie tentative afin de montrer que l’obsession du macro de Villeneuve, d’ailleurs surnommé le « macrophage » par Joanne Comte, en appelle à une reformulation théorique : après avoir défini les fonctions du gros plan dans la mise en cadre, je soutiendrai que ses différentes itérations à l’intérieur de la chaîne qu’est le film induisent une réception transgénérique. Ces deux étapes m’amènent finalement à explorer une thématique jalonnant le corpus, et qui oriente le regard à la fois du côté de la diégèse et de la portée métafictionnelle de chacun des films de Villeneuve – il s’agit de la question de l’identité ipsé .
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".