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Enregistrement W3035514931 · doi:10.3138/jcs-2018-0022

Government versus Industry Self-Regulation: Film Classification in Canada and the United States

2020· article· en· W3035514931 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Tim Covell

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Influence and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensorshipGovernment (linguistics)Film industryAgency (philosophy)State (computer science)Political sciencePublic administrationLawSociologyHistorySocial scienceMovie theater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Film censorship in Canada and the United States was similar in the early decades of film, but while the United States moved from state government censorship to industry self-regulated censorship, censorship remains a provincial government responsibility in Canada. In both countries, agencies officially moved from censorship to age classification, but censorship continues. Comparing the histories of classification in both countries shows similar events happened at different times, which may predict industry self-regulated classification coming to Canada. Comparisons of the film classifications issued by six provincial agencies and the film industry in the United States show that Canadian agencies agree on the classification for more than 70% of films, and that Canadian classifications are more liberal than the classifications issued by the American film industry. The findings are consistent with previous studies. The international comparison finding may reflect Canadian liberalism but is more likely the result of the different agency structures. In a democracy, film classification run by the government is responsive and independent. Film classification run by the film industry may be affected by a desire to protect the industry from government classification. The similar classifications among the provinces suggest regional differences are minor. This and other factors lead to the possibility of Canadian provincial film classifications being replaced by the more conservative American industry film classifications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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