« Puis, il y a eu Netflix »… Résister au capitalisme de plateforme : entre choix identitaires et accessibilité des contenus
Bibliographic record
Abstract
Les plateformes états-uniennes de vidéo à la demande (VàD) dominent le marché audiovisuel en privilégiant les contenus anglophones et en imposant des normes culturelles et esthétiques propres aux États-Unis. Elles participent ainsi à l’uniformisation de l’offre culturelle et au renforcement du soft power états-unien. Face à cette dynamique, des stratégies contre-hégémoniques émergent dans l’espace francophone. À partir de 15 entretiens, cet article analyse l’expérience qu’ont les jeunes adultes francophones de Montréal des plateformes alternatives, ainsi que les significations qu’iels attribuent à leurs pratiques de visionnage. Pour ces derniers et dernières, recourir à des plateformes francophones relève à la fois d’un choix politique en faveur de la francophonie et de l’industrie culturelle locale, et d’une recherche de plaisir et d’identification. Toutefois, l’ampleur des catalogues, les algorithmes de recommandation et le design des géants du streaming renforcent leur hégémonie, marginalisant les alternatives locales. Cette situation soulève des préoccupations quant à l’avenir de la langue française et de la culture québécoise dans un écosystème médiatique façonné par le capitalisme de plateforme.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".