Le secteur culturel à l'épreuve de la crise sanitaire : l'exemple du spectacle vivant
Bibliographic record
Abstract
Ce sujet de recherche s'inscrit dans le contexte actuel de la crise mondiale liée à l'épidémie de coronavirus. Les mesures sanitaires prises par les gouvernements de la quasi-totalité des pays du monde conduisent à des bouleversements dans tous les secteurs, aussi bien aux niveaux économique, politique, sociologique que juridique. Comme toutes les crises, celle que nous traversons aujourd'hui interroge les systèmes en place. Elle permet de révéler des dysfonctionnements profonds, de s'interroger sur d'éventuelles évolutions ou au contraire de conforter certains aspects du système. Ici, il s'agit de questionner les conséquences de la crise sanitaire sur le secteur culturel en France, à travers une approche comparatiste avec le Québec. Plus précisément, l'analyse conduite tend à étudier cet impact en s'appuyant sur l'exemple du spectacle vivant, secteur culturel particulièrement touché par la crise. À travers cet exemple, il s'agit d'appréhender la façon dont les politiques culturelles françaises et québécoises se sont adaptées au contexte actuel, en particulier au regard de la spécificité du secteur culturel. Au vu de cette adaptation, cette étude interroge l'idéal de respect des droits culturels, notamment la liberté d'accès et de participation à la vie culturelle, dans le contexte de la crise sanitaire.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".