Bibliographic record
Abstract
Dévoilé pour la première fois lors de la Quinzaine des réalisateurs du festival de Cannes en 2016 et nominé pour les Oscars dans la catégorie « Meilleur film d'animation » en 2017, Ma vie de Courgette -réalisé par le Valaisan Claude Barras et scénarisé par la Française Céline Sciamma 1 -est un long-métrage d'animation en volume coproduit par Rita Productions (Suisse), Blue Spirit (France), Gebeka Films (France) et KNM (Monaco).Adapté du roman Autobiographie d'une Courgette de Gilles Paris publié chez Plon en 2002, le film met en scène Icare, alias Courgette, un petit garçon de neuf ans, qui vit dans un foyer avec d'autres enfants depuis qu'il a accidentellement tué sa mère.Tourné à Villeurbanne, dans la banlieue lyonnaise, le film est considéré comme l'un des premiers longs-métrages d'animation helvétiques, et a connu un important succès public, puisque plus d'un million d'entrées ont été comptabilisées à ce jour pour la France seulement 2 .Il a par ailleurs obtenu un accueil critique majoritairement positif, les journalistes ayant salué son inventivité et sa finesse 3 .Les archives de production du film d'animation Ma vie de Courgette Genesis, 57 | 2024
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.095 | 0.013 |
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".