Des variants covid-19 au variant « cinémato-théâtral » : un premier trimestre auxgrincements de dents
Bibliographic record
Abstract
En fin 2020, le CNC dans son bilan et rapport de l’année, s’était objectivé 2021 comme une année-espoir, c’est-à-dire, celle de la reprise et du rattrapage. Aujourd’hui, après son bref abordage, on se rend compte du sommeil profond dans lequel l’art du spectacle est rendu, bien plus, qu’il est encore loin de sortir de son chaos. Cette réflexion veut d’abord faire ce constat, un bilan trimestriel de l’impact de la crise sur le cinéma et le théâtre. Ces deux arts qui portent dans les confins de la terre, la culture française. Ensuite, réfléchit à la grande problématique du retour aux salles. Fait qui semble être devenu impossible. Si l’AFC (Association des Professionnels du Cinéma) est allée jusqu’à adresser une lettre au ministre de la Culture pour demander un recours à l’activité partielle et à la problématique des franchises "salaires", c’est évidemment parce que la situation se précarise et que l’art semble être relayé au second plan comme le disait Laurent Aléonard (Directeur académique de EMLV, Pôle Léonard de Vinci – UGEI) dans son article « Quand le cinéma se déconfinera » du 9 février dans The Conversation.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".