La mise en scène du mâle : étude des rôles masculins et féminins dans les films québécois les plus populaires
Bibliographic record
Abstract
La présente thèse étudie les rapports homme-femme dans les films québécois les plus populaires. En mettant à profit les théories féministes du cinéma (les théories de l’identification), les études de genre (Gender Studies) et les études culturelles (Cultural Studies), la thèse tente de comprendre deux phénomènes: la surreprésentation des hommes par rapport aux femmes dans les films québécois les plus populaires et le décalage entre la représentation du statut des femmes au cinéma, traditionnel et confiné à la sphère privée, par rapport à leur statut, plus émancipé et équitable, dans l’univers social québécois. La thèse propose d’étudier la mise en scène filmique des hommes et des femmes. L’argumentaire se divise en quatre parties, qui correspondent aux quatre lieux du développement de la masculinité dans les films québécois les plus populaires : le rapport des hommes à la figure héroïque, au père, au couple et à la gang de chums. Le travail présenté consiste en une analyse stylistique des principaux films emblématiques de la masculinité en misant plus particulièrement sur le dispositif narratif, ainsi que la perspective et la voix narratives. Mots-clés: Film populaire québécois, masculinité, masculinocentrisme, féminisme, perspective narrative, études de genre, études culturelles et théorie de l’identification.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".