L'utopie numérique : discours et réalités sur la numérisation des salles de cinéma illustrés par le cas de l'entreprise DigiScreen
Notice bibliographique
Résumé
Le présent mémoire se propose de démontrer l’impossible concrétisation du « mythe de la disruption numérique d’Hollywood » tel que décrit par Kira Kitsopanidou et, par extension, l’augmentation de la diversité cinématographique en salles due à l’arrivée de la technologie numérique. Ce mythe, qui entretient l’idée de la mort d’Hollywood, a été véhiculé par certains textes (dont plusieurs provenant des médias de masse) qui participent à ce que nous pourrions appeler, à la suite de Foucault, une véritable « formation discursive » concernant les technologies. Ainsi, le premier chapitre fera l’analyse des principaux écarts entre ce discours utopique et la réalité en s’appuyant sur les facteurs socio-économiques qui touchent le processus d’adoption des innovations, particulièrement ceux qui ont trait à la salle de cinéma. Deuxièmement, nous étudierons les réalités qui touchent l’implantation de la technologie numérique dans les salles. Avantageusement, elles expliquent aussi la lenteur de ce processus que le discours a qualifiée de retard. Le troisième chapitre permettra d’illuster les concepts abordés précédemment grâce à l’étude du cas de l’entreprise DigiScreen qui souhaitait augmenter la diversité cinématographique en salles au Québec en proposant aux exploitants de l’équipement numérique à prix réduit. Elle constitue, en quelque sorte, l’incarnation de certains espoirs discursifs. Finalement, nous verrons l’héritage contemporain laissé par les tentatives de numérisation des salles au début du XXIe siècle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».