Notice bibliographique
Résumé
For more than a century, posters, advertisements, and brochures have characterized Canada as a desirable tourist destination offering spectacular scenery, wild animals, outdoor recreation, and state-of-the-art accommodations. However, these explicitly commercial displays are not the only marketing tools at the country’s disposal; beginning in the 1890s, film also played a role in selling Canada. In Northern Getaway Dominique Brégent-Heald investigates the connections between film and tourism during the first half of the twentieth century, exploring the economic, pedagogical, geopolitical, and socio-cultural contexts and aspirations of tourism films. From the first moving images of the 1890s through the end of the 1950s, a complex web of public and private stakeholders in Canadian tourism experimented, sometimes in collaboration with Hollywood, with a variety of film forms – 16 mm or 35 mm, feature or short films, fiction or nonfiction, professional or amateur filmmakers – to promote Canada. Spectators, particularly Americans, saw Canada as a tourist destination on screens in motion picture theatres, schools, and fairgrounds. Rooted in settler colonial representations that celebrate the nation’s unspoiled but welcoming wilderness landscapes, these films also characterize Canada as a technologically and industrially advanced settler country. Using evidence from a wide range of archival sources and drawing from current scholarship in film history and tourism studies, Northern Getaway demonstrates how Canada was an innovator in using film to shape and project a recognizable destination brand.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,467 | 0,123 |
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 ».