Les salles obscures canadiennes : un éclairage géographique
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose un éclairage géographique sur la répartition des salles de cinéma au Canada, de manière à faire apparaître certains éléments structurants de leur organisation spatiale. Cet éclairage est fourni à partir de la conception d’une base de données géographiques évolutive des salles de cinéma canadiennes. Cette base de données inclut notamment les profils sociodémographiques des quartiers d’implantation de chaque cinéma, définis en fonction de leurs aires de services. L’analyse permet de mettre en évidence différentes logiques d’implantation propres aux principales chaînes de cinéma tant à l’échelle nationale qu’au niveau local. Alors que certaines chaînes se répartissent de manière relativement uniforme dans le pays, d’autres ont une approche beaucoup plus régionale, voire locale. En ce qui concerne les profils sociodémographiques des quartiers d’implantation, certaines chaînes ont tendance à privilégier leur implantation dans des quartiers à hauts revenus, alors que d’autres sont beaucoup plus présentes dans les quartiers à faibles revenus. En revanche une analyse approfondie des profils sociodémographiques ne révèle aucune disparité en termes d’accessibilité aux salles de cinéma.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".