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Record W7104437891 · doi:10.71781/8832

Pour boire il faut vendre : les publicités de bière au Québec dans les années 1920 et 1950

2012· dissertation· fr· W7104437891 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2012
Typedissertation
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLiterature and Culture Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDerogationStatistical analysisContext (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire s’intéresse aux campagnes publicitaires de bière diffusées dans divers journaux et magazines dans les années 1920 et 1950 au Québec, deux périodes d’après-guerre marquées par la prospérité économique et le développement de la consommation de masse. Cette étude comparative vise à faire ressortir l’évolution dans les représentations de la bière et les stratégies utilisées par les publicitaires pour la mettre en valeur afin de la rendre plus légitime dans la société. En plus de dégager les différents discours utilisés par les publicitaires pour mieux vendre ce produit, nous montrons que les thèmes et stratégies retenus sont directement influencés par les valeurs, les idées, les normes et le contexte législatif de la société québécoise pour chaque période étudiée. Nous soutenons d’ailleurs l’hypothèse selon laquelle le genre, mais plus particulièrement le discours dominant sur la masculinité, a fortement influencé la construction des campagnes publicitaires lors des deux périodes étudiées; la culture de l’alcool, mais plus particulièrement celle de la bière, est un bastion masculin qui tend à résister à l’intégration des femmes et de la féminité.

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)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.069
Threshold uncertainty score0.504

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0120.005
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.185
Teacher spread0.173 · 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 designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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

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Published2012
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