Bibliographic record
Abstract
Les diverses circonstances qui entourent le visionnement d’un film dans un cours de cinéma influencent profondément la réaction des étudiants face à l’oeuvre en question. Que ce soit l’information fournie au sujet du film avant sa projection ou la qualité de la copie utilisée, les choix de l’instructeur peuvent avoir un impacte déterminant (et parfois imprévu) sur la réception du film. Cet article retrace les expériences d’un instructeur qui a tenté d’identifier les divers effets sur les étudiants de la musique d’accompagnement des films muets. Au cours d’un visionnement en particulier, une musique d’accompagnement électronique a été très efficace au près des étudiants. Cela a mené à une série d’expériences pédagogiques visant à déterminer si les étudiants répondent aux films muets plus favorablement si l’accompagnement est moderne plutôt que traditionnel. Cette recherche a été entreprise non seulement pour répondre à mon propre besoin d’améliorer mes méthodes d’enseignement, mais aussi pour fournir un modèle à d’autres instructeurs qui veulent diversifier leurs façons de présenter des films muets.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".