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Record W7065502536

Enjeux de l’industrie du cinéma national au Québec à l’ère Netflix

2020· other· fr· W7065502536 on OpenAlexaffabout

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Canadian institutionsÉcole Nationale d'Administration Publique
Fundersnot available
KeywordsFrenchPublicsWestern europeNational identity
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En 2010, Netflix se met à offrir ses services au Canada. L’arrivée de ce nouveau joueur vient bousculer les structures de la filière cinéma au pays en créant un décalage entre un système reposant sur une régulation et des fonds publics, et une compagnie privée qui opère sur Internet, un nouveau marché alors caractérisé par une faible réglementation. Ce fossé s’accentue d’ailleurs au fil des ans, à mesure que l’entreprise gagne en popularité au Canada et face à la relative inaction des gouvernements fédéraux qui se succèdent. Au Québec, on peut constater la grande valeur culturelle qui est accordée au cinéma québécois. Cette valeur est défendue par un discours associant la culture, et le cinéma, au rayonnement de l’identité et ses spécificités, dont celle d’être un bastion francophone en Amérique du Nord. Cette valeur identitaires ’exprime par le cinéma, mais également dans les autres sphères industrielles de la province. Afin d’expliquer ce phénomène, j’ai travaillé à partir de la question de recherche suivante: quels sont les discours publics formulés à l’égard de Netflix entre 2010 et 2017, et en quoi viennent-ils réaffirmer ou redéfinir les liens d’interdépendance entre cinéma national et industrie culturelle au Québec? Par cette question, l’objectif est de développer une compréhension des enjeux associés à l’entreprise américaine depuis son arrivée au Canada en analysant des articles de presse québécois parus entre 2010-2017 et des entrevues semi-dirigées avec des professionnels du cinéma québécois. En cohérence avec l’objet de recherche et les corpus retenus, j’ai opté pour une démarche à la fois inductive et déductive afin d’analyser les discours tels qu’ils existent en dehors de la recherche. Aux termes de l’analyse, nous verrons que Netflix s’inscrit dans une logique de concurrence à la fois industrielle mais aussi culturelle. Pour mieux comprendre ces enjeux, les principales théories qui ont été mobilisées sont celles des industries culturelles et du cinéma national.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.066
Threshold uncertainty score0.475

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0110.005
Scholarly communication0.0070.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.001

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.193
Teacher spread0.183 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes2
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