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Record W3153486933 · doi:10.24908/iqurcp.9711

La relation entre professeur et étudiant dans les films Dans la maison et Entre les murs et l’éducation idéal

2018· article· fr· W3153486933 on OpenAlexvenueno aff
Kim Julie, Joanna Shi, Ashliegh Evelyn

Bibliographic record

VenueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les films « Dans la maison » (2012) et « Entre les murs » (2008) se passent à l’école secondaire et posent la question de la relation entre enseignant et étudiant. Les deux personnages principaux, Germain et François, sont des professeurs de français qui essaient d’enseigner et d’encourager leurs étudiants. Dans le film « Dans la maison », Germain, professeur au lycée, se concentre sur un seul étudiant et l’encourage à développer son talent d’écriture, tandis que dans « Entre les murs », François, professeur au collège, concentre ses efforts à l’amélioration de toute la classe. La lutte entre les professeurs et les étudiants en rapport avec l'idéalisme et la réalité à propos du rapport entre le professeur et l’étudiant seront examinés. Les deux films montrent les attentes idéales des professeurs et des étudiants, mais il y a aussi une distinction évidente entre leurs opinions d'un système d’éducation convenable en comparaison au système de notre société d’aujourd’hui. En particulier, nous allons analyser les personnages du professeur, des étudiants, et les influences des rôles secondaires. Enfin, les éléments comme la perspective du système d’éducation en France, la cinématographie et les symboles vont nous permettre d’évaluer l’effet produit par ces deux films.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.502
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.010
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.384
GPT teacher head0.523
Teacher spread0.140 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations0
Published2018
Admission routes1
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