Le cinéma identitaire franco-ontarien : un cas de figure de la fatigue culturelle
Bibliographic record
Abstract
Les études sur le cinéma franco-ontarien sont peu nombreuses ; outre les articles parus dans la revue Liaison et au tour d’horizon de la cinématographie francophone hors Québec que propose Jean-Claude Jaubert dans le collectif Toutes les photos finissent-elles par se ressembler ? (1999), les chercheurs se sont peu intéressés à ce chantier. En effet, un seul texte savant est paru sous la plume de Lucie Hotte, qui propose une lecture comparée du recueil Le Dernier des Franco-Ontariens de Pierre Albert et du film éponyme de Jean Marc Larivière et Marie Cadieux. Pourtant, le cinéma professionnel existe en Ontario français depuis plus de quarante ans. Les productions cinématographiques sont variées et relativement nombreuses. Afin de pallier l’absence d’analyse savante, ce texte analyse quatre œuvres documentaires du septième art traitant de la problématique identitaire franco-ontarienne, soit une par décennie depuis les années soixante-dix. Les films retenus sont J’ai besoin d’un nom de Paul Lapointe (1978), Deux voix, comme en écho de Claudette Jaiko (1987), Le Dernier des Franco-Ontariens de Jean Marc Larivière (1996) et Pis nous autres dans tout ça ? d’Andréanne Germain (2007).
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".