De la Shoah à la migration : les leçons du film d’animation Où est Anne Frank ! par Ari Folman
Bibliographic record
Abstract
Le film d’animation sorti en 2021 Où est Anne Frank ! (Where is Anne Frank !) d’Ari Folman, destiné aux enfants dès l’âge de huit ans est fondé sur l’histoire d’Anne Frank dont le livre autobiographique est devenu le symbole de la déportation des enfants juifs pendant la seconde guerre mondiale. L’aventure de ce film se déploie en deux volets : à la demande de la fondation Anne Frank de créer un album pour la jeunesse, Ari Folman d’abord réticent, tout comme son illustrateur David Polonsky, répond finalement positivement avant de se lancer dans la réalisation d’un dessin animé. Sur le plan narratif, le film Où est Anne Frank ! introduit une narratrice, Kitty, héroïne imaginaire amie et double d’Anne Frank à laquelle elle s’adresse dans son journal. Ari Folman lui donne vie et retrace la vision croisée d’une petite fille bien ancrée dans le monde contemporain où elle rencontre des migrants à Amsterdam et est hantée par la Shoah subie par Anne Frank dont elle est le porte-voix. Nous montrons comment à travers cette adaptation filmique pour la jeunesse et ce tissage des périodes et des thèmes, Ari Folman se place à hauteur d’enfant pour offrir une vision poétique et engagée de nos sociétés contemporaines. Pour ce faire, il noue une double réflexion articulée autour de la question de la représentation de la Shoah à l’intention des enfants et de son transfert mémoriel dans l’évocation de la crise migratoire actuelle.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".