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Record W2138595309 · doi:10.7202/044276ar

Un Las Vegas du Nord ?

2010· article· fr· W2138595309 on OpenAlexaffvenueabout
Simon Harel

Bibliographic record

VenueL’Annuaire théâtral Revue québécoise d’études théâtrales · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

À propos de Las Vegas, il est d’usage de mettre en valeur les « succès » d’artistes, metteurs en scène, dramaturges québécois qui ont fait leur marque dans la capitale du jeu du Nevada. Ces réussites incontestables avalisent ce qui demeure un lieu commun : la créativité des Québécois, leur sens aigu de la festivité et des arts du spectacle à grand déploiement, leur appropriation singulière de l’américanité, qui repose sur leur statut de « petite nation » résiliente et tenace ; tous ces facteurs confondus expliqueraient l’émergence d’un « Québec inc. » dans l’industrie culturelle mondialisée. Nous adopterons un autre point de vue. À la suite des débats qui accompagnèrent le projet de création d’un casino et d’un vaste projet récréotouristique au bassin Peel de Montréal (sous la gouverne de Loto-Québec et du Cirque du Soleil), nous étudierons la teneur d’une fantaisie qui vit le jour à l’époque : la création d’un Las Vegas du Nord. Quelles étaient les formes architecturales et sociales de ce récit culturel d’une festivité ayant pignon sur rue à Montréal ? Quelles furent les causes réelles de l’abandon d’un grand projet de « redéploiement » urbain du Sud-Est de Montréal ? À la suite des travaux de Robert Venturi, qui affirmait au cours des années 1960 la nécessité de mieux comprendre l’architecture vernaculaire de Vegas, que peut-on apprendre aujourd’hui de Montréal alors que le site du bassin Peel est toujours le site de vastes opérations immobilières ?

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)0.001
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: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.496
Threshold uncertainty score0.998

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0110.006
Scholarly communication0.0080.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.222 · 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
GenreOther

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

Citations0
Published2010
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