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Record W4391044034

Visiter le « pays de l’érable » : ciné-tourisme sud-coréen dans la ville de Québec

2021· article· fr· W4391044034 on OpenAlexaboutno aff
Mathieu St-Pierre, Charles Zinser, Pascale Marcotte

Bibliographic record

VenueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicAsian Culture and Media Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En 2016, Goblin. The Lonely and Great God, une série télévisée sud-coréenne, a été tournée en partie dans la ville de Québec. Sa popularité en Corée du Sud est sans conteste égale à la volonté des fans de visiter les lieux de tournage. Cet article documente le phénomène du ciné-tourisme généré par cette série dans la ville de Québec. Son apport novateur réside dans l’étude de la transformation du cercle des représentations par les médias modernes. Les ciné-touristes, cherchant à retrouver les sites de tournage, reproduisent les mêmes images en se substituant aux héros sur leurs photos. Toutefois, ils fréquenteront également des sites non touristiques, excentrés, et en diffuseront de nouvelles images. Ainsi, des sites « ordinaires » acquièrent une attractivité extraordinaire, démontrant la force de l’imaginaire créé par la série. L’analyse de la fluctuation du nombre de touristes illustre également la variabilité du phénomène du ciné-tourisme. Si la destination a connu une hausse notable de la fréquentation des ciné-touristes coréens l’année suivant la diffusion de la série, cette hausse n’a pas perduré. Malgré les efforts déployés par la destination, des éléments externes, dont une conjoncture économique difficile, semblent avoir eu raison de la hausse de fréquentation.

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: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.054
Threshold uncertainty score0.161

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0130.003
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.000

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 head0.143
GPT teacher head0.513
Teacher spread0.370 · 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 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".

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Citations0
Published2021
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