Bibliographic record
Abstract
Depuis le début des années 2000, il y a eu un nombre grandissant de fermetures de clubs vidéos partout en Amérique du Nord, phénomène qui indique une transformation importante du paysage médiatique qui concorde avec la hausse de la distribution numérique, avec un changement de la culture filmique et avec une économie en transformation. Plutôt que de s’engager sur les chemins souvent fréquentés de cette grande histoire, cet article s’intéresse aux pistes, souvent surprenantes et peu documentées, qui suivent la trajectoire des copies lorsqu’on ferme boutique. Pour ce faire, j’esquisse une théorie de la redistribution des médias et explore une esthétique de la redistribution. Cette esthétique nous permet de rendre compte de la relation qui existe entre la mutation du paysage médiatique et les pratiques culturelles qui remodèlent le rapport entre les “nouveaux” et les “vieux” médias. J’adopte une méthodologie variée, qui combine une enquête spécifique au terrain de recherche et une investigation esthétique. En suivant le destin des “vidéos après les clubs vidéos” à travers trois champs distincts, ceux du commerce de redistribution au détail, du monde de l’art et de l’Internet, on peut voir se dessiner une commune logique qui les traverse.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".