Le documentaire qu’on aime : Rencontres internationales du documentaire de Montréal. Entretien avec Roxanne Sayegh, directrice générale, et Charlotte Selb, directrice de la programmation
Bibliographic record
Abstract
Depuis leurs débuts, les Rencontres internationales du documentaire de Montréal (RIDM) se sont imposées comme le meilleur événement cinématographique québécois.Orientation réfléchie, programmation rigoureuse, organisation efficace, les qualités du festival ne manquent pas.Et puis, soudainement (sans vouloir diminuer les efforts), le merveilleux est devenu… feux d'artifices lors d'un changement de garde, il y a quelques années.Quand Roxanne Sayegh, arrivée à la direction générale en 2010, parle, les mots se bousculent, elle mitraille une douzaine d'idées de développement à la minute.Visiblement, son énergie explique la métamorphose des RIDM.À ses côtés, Charlotte Selb, dans l'équipe de programmation depuis 10 ans (qu'elle dirige depuis 3), contribue à la crédibilité de l'organisation par des sélections solides.Les deux ont un amour communicatif pour le documentaire d'auteur.État des lieux d'un organisme qui améliore le monde. Rencontres internationales du documentaire de Montréal
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 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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.005 |
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".