La représentation des Autochtones dans les séries télévisées canadiennes contemporaines : étude de cas sur l’émission de télévision canadienne Little bird
Bibliographic record
Abstract
AvertissementL'auteur de ce mémoire, de cette thèse ou de cet essai a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire, de sa thèse ou de son essai.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire, cette thèse ou cet essai.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire, de cette thèse et de son essai requiert son autorisation.REMERCIEMENTS Je tiens tout d'abord à exprimer ma plus profonde reconnaissance aux personnes ayant contribué à la création de la série Little Bird.Cette œuvre m'a profondément touchée, et chaque visionnement a ravivé en moi l'émotion et l'engagement qui ont porté cette recherche.Je souhaite également remercier chaleureusement ma directrice de recherche, Emmanuelle Caccamo, pour son accompagnement attentif et généreux tout au long de ce parcours.Merci d'avoir partagé avec moi ton immense savoir, tes nombreuses lectures inspirantes, et de m'avoir toujours encouragée à pousser mes idées plus loin, et surtout, pour ton soutien constant et bienveillant.Ma gratitude s'adresse aussi à tou.te.s mes collègues, ainsi qu'aux membres du Centre d'amitié autochtone de Trois-Rivières.Dans les moments de découragement, c'est vous qui m'avez rappelé pourquoi ce sujet me tient tant à cœur.Mikwetc pour votre présence, vos paroles, et votre inspiration !Un immense merci à mon amoureux, Anthony Turgeon, qui a su être là à chaque étape de ce mémoire.Sans toi, je n'aurais pas pu aller jusqu'au bout.Merci pour ton écoute, tes encouragements, et pour avoir su apaiser mes angoisses quand j'en avais le plus besoin.Enfin, je remercie ma famille et mes ami.e.s, qu'ils soient proches ou loin.Vous avez été une source de réconfort, de motivation et d'amour tout au long de ce processus.Merci pour votre présence et votre soutien inestimables.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.002 |
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".