Le phénomène de l'édition de scénarios cinématographiques dans l'espace éditorial québécois
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques décennies, les études sur le scénario de film n'ont cessé d'augmenter. Pourtant, très peu de théoriciens et d'historiens se sont intéressés à la publication de scénarios. Le but de ce mémoire est de bien comprendre comment s'articule et se développe le phénomène de l'édition de scénarios cinématographiques dans l'espace éditorial québécois. Par « édition de scénarios cinématographiques », nous entendons tous textes ayant été écrits en vue d'une réalisation filmique et possédant un code ISBN. Dans le but de dresser un meilleur portrait du phénomène de cette édition, nous traiterons aussi de publications qui se rattachent de près ou de loin à l'édition de scénarios cinématographiques, comme la novellisation et la transcription de film. De manière à n'omettre aucune publication et à bien identifier chacune d'elles, nous avons élaboré une typologie qui se compose de quatre types de publication : la novellisation, la transcription du film, le scénario cinématographique publié et le scénario fictif.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".