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Record W3155355553 · doi:10.24908/iqurcp.9747

La musique et son rôle dans le film Dans la maison

2018· article· fr· W3155355553 on OpenAlexvenueno aff
Brendan Crilly

Bibliographic record

VenueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicFrench Literature and Poetry
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans la maison, réalisé par François Ozon, est un film très palpitant qui tourne autour d’un étudiant au lycée, Claude, et de son professeur de français, Germain. L’intrigue se déroule autour du récit que Claude écrit à propos de son intégration dans la famille de son camarade de classe, Rapha, la famille de la « classe moyenne ». Germain, retrouvant sa passion d’enseigner à travers Claude, agit comme défenseur en l’encourageant à développer son récit – les personnages, l’intrigue, etc. Cependant, les intentions de Claude deviennent rapidement apparentes alors que son désir pour la mère de Rapha, Esther, s’accroît. Rapidement, l’intrigue se complique. Germain, si absorbé par le récit, perd sa conception de la réalité et devient névrosé. Ce qui a commencé comme un récit captivant devient un piège, menant à la trahison et la séparation, laissant conséquemment le spectateur saisi par une série radicale d’événements.Dans un film comme celui de Dans la maison, il y a plusieurs éléments, outre l'intrigue elle-même, qui le rendent si captivant. Spécifiquement, cette communication explorera la musique et son rôle dans ce film. Elle abordera des questions telles que : De quel type de musique s’agit-il ? À quels moments dans le film la musique intervient-elle ? Est-ce qu’il y a certaines musiques qui sont attribuées à certains personnages ou à des événements ou à des états particuliers ? Quelles réactions provoquent-elles chez le spectateur ? En fin de compte, il s’agira d’analyser l’élément musical du film à partir de ces questions.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.066
Threshold uncertainty score0.132

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0100.009
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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 head0.072
GPT teacher head0.343
Teacher spread0.271 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
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