Le processus d'adaptation de formats de jeux télévisés et de reality gameshows au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire se penche sur les processus de négociation qui se trouvent au coeur du travail d’adaptation de formats télévisuels non-fictionnels et des formats de reality gameshows plus précisément. Alors que le paysage télévisuel est en pleine mutation, les formats étrangers comme Star Académie, L'Île de l’amour, Big Brother Célébrités et Survivor sont massivement produits sur les chaînes généralistes québécoises. Bien qu’imaginés ailleurs, ces formats sont re-produits ici par une main d’oeuvre locale et reflètent les préférences culturelles d'ici. Dans une province dont la reconnaissance de la spécificité a toujours fait l’objet de discussion, la question de l’adaptation est au centre des questionnements en lien avec la circulation des contenus transnationaux. Le contexte numérique dans lequel explose l’offre de formats étrangers est caractérisé par une forte concurrence entre les diffuseurs, par une grande instabilité financière et par une baisse marquée de l’écoute de la télévision québécoise (50% selon le Centre d’études sur les médias) chez les 18-35 ans. Les diffuseurs étant plus frileux à l'idée d'investir massivement dans le développement de formats originaux, une des stratégies actuellement priorisées sur les chaînes généralistes est l’achat de formats de reality gameshows. Adapter un format nécessite une attention particulière; c’est pourquoi nous avons décidé de nous pencher sur le travail de celles et ceux qui adaptent les formats. Cette recherche vise à mettre en lumière les raisons derrière les modifications apportées au format, pour en faire une version québécoise. Pour ce faire, nous avons eu la chance de discuter avec quatre productrices et des producteurs de formats populaires (Nancy Charest, Mathieu Ouellet, Martin Proulx et Alexa Jorizzo) afin d’en apprendre davantage sur les processus au coeur de l’adaptation. Il s’agira de tenter de saisir la part de créativité nécessaire pour s’approprier un format et de mieux comprendre l’industrie des formats, encore peu documentée au Québec. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : format, reality gameshow, production, adaptation, télévision québécoise
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".