The Casting and Makeup of Drama, Theatre, and Performance Studies in Canada: A Report on the Discipline by the Numbers (and Letters)
Notice bibliographique
Résumé
Are we poised at the outset of a faculty hiring crisis in Drama, Theatre, and Performance (DTP) studies at Canadian universities? The question has been raised before, and perhaps at no time more frequently than in recent years as more students are entering graduate school and completing their degrees following the worst financial downturn in seventy-five years. Reactions range from malaise (“It was bad twenty years ago too”) or comparativism (“It’s bad in other disciplines, and in other countries too”) to economic determinism (“As the stock market goes, so too university hiring; things will get better”) and even panic (“After years of sending out job applications I’d be a fool to stay on the job market any longer”). But what do we really know about DTP graduation and hiring rates in this country? This quantitative report updates and deepens past attempts to analyze perceptions about DTP education by offering aggregated “personnel flow” and “student flow” statistics generated from current Canadian university tenure-stream DTP faculty and graduate student population data. Faculty data were gathered primarily from university DTP and English department websites, and graduate student data were gathered primarily from records held at the University of Toronto’s Graduate Centre for Study of Drama, the largest single source of DTP faculty in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».