<i>Deutsches Haus</i> —empathisches Engagement in die Aufarbeitung der nationalsozialistischen Verbrechen
Bibliographic record
Abstract
2023 erschien auf der Streaming-Plattform Disney+ die Miniserie Deutsches Haus. Die Serie basiert auf dem gleichnamigen Roman von Annette Hess und folgt der Dolmetscherin Eva Bruhns. Obwohl die 24-jährige Protagonistin sich auf deutsch-polnische Wirtschaftsübersetzung spezialisiert hat, wird sie von der Frankfurter Staatsanwaltschaft für den Prozess gegen ehemalige Mitglieder des Personals des Konzentrationslagers Auschwitz angestellt. Dieser Artikel erörtert die Frage, wie ein historischer Film zur empathischen Anteilnahme der Zuschauer:innen anregt und worin diese affektive und emotionale Beteiligung besteht. Die Analyse der Miniserie erfolgt aus der Perspektive ausgewählter kognitiver Filmtheorien. Schwerpunkt der Analyse wird dabei auf die emotionale Organisation der Miniserie sowie auf ihr Potenzial, bestimmte Emotionen bei den Zuschauer:innen auszulösen, gelegt.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.004 |
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".