MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4309694194 · doi:10.3138/cjfs-2021-0055

The Canadian Travel Film Library: Non-Theatrical Distribution and Tourism Promotion in the Postwar Period

2022· article· fr· W4309694194 on OpenAlexaffvenueabout
Dominique Brégent‐Heald

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Film Studies · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicCinema and Media Studies
Canadian institutionsMemorial University of Newfoundland
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En 1947, l’Office national du film créait le Canadian Travel Film Library (CTFL), dont l’un des mandats était de louer des courts métrages en 16mm qui faisaient la promotion des attraits touristiques et récréatifs du pays auprès de millions d’emprunteurs aux États-Unis. La publicité touristique par le biais du cinéma faisait partie d’une stratégie plus large afin d’injecter des dollars américains dans l’économie canadienne de l’après-guerre et ainsi remédier au déséquilibre commercial avec les États-Unis. Les représentants du gouvernement estimaient que ces films à petite pellicule constituaient le format idéal pour atteindre un public large à un coût moindre et, ainsi, favoriser son plan de reconstruction. De plus, en soutenant l’industrie du tourisme, l’ONF cherchait à faire taire les critiques selon lesquelles elle constituait une agence de propagande gauchiste disposant d’un budget excessif. En fait, son budget réduit limitait sa capacité à produire ses propres films touristiques. C’est pourquoi l’Office a développé un mécanisme de distribution centralisé qui œuvrait en dehors des salles de cinéma : le CTFL, qui opérait à partir de bureaux à New York et à Chicago et desservait des dizaines de points de distribution régionaux. Travaillant étroitement avec l’Office des voyages du gouvernement canadien, l’ONF a ainsi rationalisé la diffusion aux États-Unis des copies en 16mm par les agences fédérales et provinciales, ainsi que par les intérêts privés.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
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: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.755
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
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 head0.024
GPT teacher head0.214
Teacher spread0.190 · 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

Citations0
Published2022
Admission routes3
Has abstractyes

Explore more

Same venueCanadian Journal of Film StudiesSame topicCinema and Media StudiesFrench-language works237,207