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Esquisses géographiques des récits cinématographiques Canadiens contemporains

2012· article· fr· W1483405264 on OpenAlexaffvenueabout
Sébastien Caquard, Daniel Naud, Rodolphe Gonzalès

Bibliographic record

VenueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSport and Mega-Event Impacts
Canadian institutionsUniversité de MontréalConcordia University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les films sont porteurs d’un discours géographique original. Au‐delà de la vision d’un auteur, ils reflètent souvent le regard qu’une société pose sur les territoires. L’objectif de ce projet de recherche est d’étudier le discours géographique développé par le cinéma canadien à travers une analyse des lieux qui structurent ses récits. Cette analyse est basée sur l’étude systématisée d’une sélection de 46 films canadiens contemporains. Ces films ont été transformés en une base de données géographique de plus de 2200 lieux à l’aide d’une grille de lecture originale. L’analyse de ces lieux a permis de définir des espaces sous représentés et sur représentés par les films canadiens, ainsi que de circonscrire des espaces de consensus et de divergence pouvant exister entre différentes catégories de cinémas canadiens que sont le cinéma anglophone, québécois et hybride. Parmi les résultats intéressants, on peut noter un manque d’intérêt généralisé pour l’hémisphère sud—et notamment pour l’Amérique Latine—ainsi que pour les espaces nordiques (en dehors du cinéma des premières nations). On remarque aussi une absence quasi‐totale de Vancouver à l’écran, alors que Toronto et les États‐Unis apparaissent régulièrement. Mais le résultat le plus marquant concerne probablement la différence fondamentale de traitement dont fait l’objet le Québec et plus particulièrement Montréal. Montréal est en effet un espace de divergence par excellence : d’hyper‐utilisée dans les films québécois, la ville apparait totalement ignorée par le reste de la production cinématographique canadienne. Cette opposition extrêmement tranchée illustre l’importance que revêt le centre ville de Montréal comme espace symbolique de l’identité nationale québécoise.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.828
Threshold uncertainty score0.342

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.007
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.003

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2012
Admission routes3
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