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Record W3150605945 · doi:10.7202/1075901ar

Panem et circenses : portrait de l’offre et de la fréquentation des spectacles en arts de la scène présentés dans le cadre d’événements au Québec

2021· article· fr· W3150605945 on OpenAlexaffvenueabout
Louis-Simon Corriveau, Claude Fortier

Bibliographic record

VenueRecherches sociographiques · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsQuebec Statistical InstituteMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un nombre important de spectacles en arts de la scène sont présentés chaque année dans le cadre de festivals ou d’événements, et ces derniers occupent une place importante dans le paysage culturel québécois. Or, ce phénomène demeure peu étudié. Les auteurs proposent un portrait des événements proposant une ou des représentations de spectacles en arts de la scène et une mesure partielle de leur fréquentation. Dans un premier temps, l’offre est analysée à partir d’une recension des événements qui présentaient au moins un spectacle en arts de la scène en 2019 selon la région, la catégorie d’événement et la discipline des spectacles dans le but d’établir les caractéristiques de ces événements et d’en proposer une analyse exploratoire. L’article vise également à dresser un portrait de l’évolution de la fréquentation des représentations payantes en arts de la scène tenus à l’intérieur d’un événement à partir des données de l’Enquête sur la fréquentation des spectacles au Québecréalisée par l’Observatoire de la culture et des communications du Québec. Il se termine sur une réflexion concernant la pertinence et les obstacles quant à l’investigation de l’offre et de la fréquentation des arts de la scène dans les événements.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.153
Threshold uncertainty score0.308

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0120.006
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.001

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.

Opus teacher head0.093
GPT teacher head0.384
Teacher spread0.291 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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
Published2021
Admission routes3
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