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Record W2569685287 · doi:10.71781/8925

La cinématographie-attraction à Montréal à la lumière de la législation (1896-1913)

2016· dissertation· fr· W2569685287 on OpenAlexfundaboutno aff
Alice Marzloff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicPhotography and Visual Culture
Canadian institutionsnot available
FundersMinistry of Minority AffairsUniversité de Montréal
KeywordsAttractionArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La cinématographie-attraction a longtemps été considérée comme les débuts du cinéma, jusqu’à ce qu’une controverse, en 1978, marque une rupture historiographique et la considère comme un objet d’études à part entière, distinct du cinéma institutionnel. Nous l’analysons ici dans le contexte de Montréal, entre la présentation du Cinématographe Lumière en 1896 et l’entrée en fonction du Bureau de censure des vues animées de la province du Québec en 1913. Plus précisément, nous interrogeons son institutionnalisation à la lumière de la législation ; les représentants du gouvernement canadien donnent un statut juridique aux vues animées en modifiant et en votant des textes légaux. Cette étude définit le contexte cinématographique, historique et géographique. Elle aborde ensuite trois domaines de la cinématographie-attraction qui ne sont pas les mêmes que ceux du cinéma : la fabrication (le financement, le tournage et la modification des œuvres cinématographiques), l’exhibition (les séances de projections payantes d’images animées) et la réception (les jugements portés sur les vues animées). Nous montrons comment la cinématographie-attraction est d’abord contrôlée par de nombreuses personnes (celles qui financent, celles qui tournent les vues animées, les propriétaires de lieux d’amusements, le policier ou le pompier présent au cours des projections), puis par des institutions reconnues et les représentants du gouvernement. En nous appuyant sur la presse montréalaise, les discours officiels, les discours diocésains, les textes légaux, les catalogues publiés par les compagnies de fabrication et sur les vues animées, nous montrons quels sont les enjeux de l’institutionnalisation pour les différents groupes sociaux.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.936
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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 head0.024
GPT teacher head0.315
Teacher spread0.292 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations0
Published2016
Admission routes2
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