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Record W4220754472 · doi:10.3917/enic.031.0013

Politiques publiques de soutien au cinéma burkinabè et production nationale de films

2022· article· fr· W4220754472 on OpenAlexaff
Évariste Dakouré

Bibliographic record

VenueLes Enjeux de l information et de la communication · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicAfrican Studies and Ethnography
Canadian institutionsUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Burkina Faso est un des pays d’Afrique subsaharienne francophone qui mène depuis la fin des années 1960 une politique publique volontariste en matière d’appui au cinéma. Cette action publique pendant deux décennies (années 1970 et années 1980) a permis une production significative de films, faisant de ce pays une référence en Afrique de l’Ouest, à l’époque. Toutefois, au début des années 1990, un ensemble de facteurs conjoncturels a amené l’État à moins soutenir la filière cinéma. Cette période est aussi marquée par la naissance des premières initiatives privées en matière d’industries culturelles, notamment la création des premières maisons de production cinématographique. En outre, la fin des années 1990 est caractérisée par la fermeture de guichets de financements étrangers, avec, pour conséquence, les difficultés pour les professionnels du cinéma burkinabè de boucler les budgets de production. Au vu de ce contexte, on peut se demander quel rôle l’État burkinabè peut jouer pour favoriser une plus grande production cinématographique nationale. Quels mécanismes mettre en place pour un financement régulier de la filière cinématographique dans un contexte où des guichets internationaux ferment et où les fonds nationaux existants ont des moyens financiers limités ? Cet article s’attèle à apporter des éléments de réponse à ce faisceau de questionnements.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.721
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.037
GPT teacher head0.340
Teacher spread0.303 · 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

Citations1
Published2022
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