De l’Élasticité du temps dessiné dans l’adaptation du roman Sous la surface de Martin Michaud en Bande Dessinée
Bibliographic record
Abstract
Dans l’intérêt de répondre à la question de l’élasticité du temps dessiné qui se pose dans l’adaptation du roman policier Sous la Surface(2013) de l’écrivain québécois Martin Michaud en bande dessinée, portant le même titre(2019), nous nous demanderons comment le bédéiste a excellé à abuser des techniques de la bande dessinée afin de représenter le temps. L’enjeu principal de cette étude est de déceler la manipulation du temps dans la transposition visuelle d’un support écrit, selon l’optique proposée par Thierry Groensteen (2022), tout en se référant aux autres œuvres du même théoricien. Tout récit est composé de différentes actions déployées par rapport au temps visant la construction d’une intrigue. Quant au médium de la bande dessinée, le temps est manipulé par le découpage et l’organisation des cases sur la planche de la BD. C’est pourquoi, nous traiterons, d’abord, de la typologie d’enchaînement entre les différentes cases de la bande dessinée. En deuxième lieu, nous étudierons le sur ou sous découpage des cases à travers l’évocation des planches simples ou complexes. En troisième lieu, nous soulignerons la contiguïté sans consécution reliant deux images qui évoquent deux moments simultanés, tenus pour synchrones. En quatrième lieu , nous nous éluciderons la planche déchronologisée provoquant l'engagement mental du lecteur qui se trouve obligé de reconstruire intellectuellement le fil narratif. En fin de compte, nous suivrons à quel point la pause descriptive imprègne le lecteur dans l’ambiance esthétique de la bande dessinée, .Mots Clés : Élasticité du temps, Bande Dessinée, Adaptation
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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 | 0.003 | 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 | 0.009 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 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".