À l’ombre du géant Netflix: les orientations narratives et idéologiques des séries originales du portail en ligne Club Illico <sup/>
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une étude de la plateforme québécoise Club Illico, et plus spécifiquement de sa production de séries originales. La littérature scientifique qui porte sur les nouveaux portails numériques offrant du contenu audiovisuel en streaming se concentre majoritairement sur le cas de la multinationale Netflix, y compris lorsque la recherche est réalisée au Québec ou au Canada. À travers une analyse textuelle de Blue Moon (2016-) et Victor Lessard (2017-), l’objectif est donc de déterminer les orientations narratives, discursives et idéologiques du contenu original offert sur une autre plateforme, Club Illico, le tout étant évalué principalement au prisme du genre (gender). Tout en cherchant à distinguer son catalogue des autres services offerts, Club Illico cherche aussi, à travers ses stratégies promotionnelles et la constitution de son catalogue, à s’associer aux grands diffuseurs ou distributeurs états-uniens. L’analyse de Blue Moon et de Victor Lessard révèle comment ces séries dramatiques d’action cherchent à localiser les identités culturelles, tout en s’inspirant de tendances narratives états-uniennes voire transnationales. Au final, ces résultats d’analyse mènent à une réflexion concernant l’influence de schémas narratifs transnationaux au sein de la nouvelle offre fictionnelle numérique, lesquels semblent encourager la reproduction de structures narratives stéréotypées du point de vue des identités de genre.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.002 |
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".