Le Québec en Amérique du Nord : Hollywood Nord-Est ? La production de films nord-américains au Québec
Bibliographic record
Abstract
La faiblesse du dollar canadien et de généreux programmes de crédits d'impôt ont contri¬bué à créer une industrie du film prospère mais vulnérable au Québec, qui a généré 32 900 emplois au Québec en 2003/2004. Cette note décrit le fonctionnement de l'industrie nord-américaine du cinéma au Québec. Elle se penche sur les cas de Technicolor Services créatifs, une multinationale qui opère au Québec, et Muse Entertainment Enterprises, basée au Québec. Muse, Technicolor et leurs clients se sont installés au Québec en raison de la faiblesse du dollar canadien, mais aussi à cause du climat fiscal favorable. L'industrie québécoise dans ce domaine est techniquement concurrentielle et capable de produire des films de qualité semblable à ceux produits à Hollywood. La hausse du dollar canadien, l'apparition d'incitatifs fiscaux dans les États américains comparables à ceux pratiqués au Québec, le déclin des films produits pour la télévision et une hausse du protectionnisme dans l'industrie américaine du film ont mené à un déclin dans les productions étrangères filmées au Québec.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".