Ville décor, ville substitut, ville habitée : les représentations différenciées de Montréal dans les séries télévisées
Bibliographic record
Abstract
La ville de Montréal constitue une destination importante de tournages au Canada (après Toronto et Vancouver), à la fois nationaux et internationaux (notamment états-uniens). L’article souhaite comparer les lieux de tournages, les représentations de la ville à l’écran et les imaginaires géographiques liés à Montréal : dans quelle mesure le choix des lieux de tournage entraine une image sélective de la ville de Montréal en fonction des productions et des publics ? Si la ville de Montréal est ainsi souvent utilisée comme décor de ville générique ou ville substitut dans les séries états-uniennes, certaines productions québécoises font au contraire le choix d’un ancrage territorial fort. L’utilisation de méthodologies croisées permet d’interroger la notion d’imaginaire appliquée à la ville de Montréal, et les écarts constatés entre une ville qui se donne à voir pour l’extérieur et une ville qui se donne à voir pour les habitants, une ville habitée. L’article se penchera ainsi sur la mini-série « Je voudrais qu’on m’efface » qui, centrée sur « l’habiter » dans le quartier Saint-Michel, un quartier populaire et multiculturel, montre un dépassement de certaines représentations de la ville proposées dans d’autres séries et vient nourrir l’imaginaire montréalais.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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.
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".