Documenting Government: Re-examining the 1950s National Film Board Films About Citizenship
Bibliographic record
Abstract
Bien que la majorité des histoires de l’ONF concluent que les années 50 ont été témoins d’un épanouissement esthétique suite au départ de John Grierson, il est nécessaire de considérer la majorité des films de cette époque en des termes se rapprochant du raisonnement gouvernemental adopté par Grierson. Cet article passe en revue les rapports que Grierson a entretenus avec les sciences sociales au cours de ses études à l’Université de Chicago au milieu des années 20 et ses liens avec l’Empire Marketing Board, de façon à brosser un tableau de sa conception de l’efficacité politique du documentaire et du genre de travail auquel le gouvernement canadien s’attendait de lui. Sur ce fond historique, l’auteur examine quelques films représentatifs des années 50 pour démontrer que l’ONF construisait à l’époque des récits sur la citoyenneté qui définissait l’identité des immigrants, des groupes ethniques et des premières nations à fin de visualiser l’amalgame national en tant qu’entité gouvernable.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".