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Enregistrement W2031283575 · doi:10.1080/09523360903148879

Transatlantic Traffic in Expressive Movement: From Delsarte and Dalcroze to Margaret H'Doubler and Rudolf Laban

2009· article· en· W2031283575 sur OpenAlexaff
Patricia Vertinsky

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of the History of Sport · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceDance educationPhysical educationVisual artsCurriculumMovement (music)CredibilitySociologyPedagogyPsychologyArtAestheticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the impact of the ideas of Delsarte and Dalcroze on forms of expressive movement in dance and gymnastics which developed around the turn of the twentieth century. It shows how they were taken up, influenced and furthered by specific innovators, affecting physical education philosophy and practice on both sides of the Atlantic. Both Margaret H'Doubler and Rudolf von Laban were instrumental – in different though interconnected ways – in introducing expressive forms of movement to the physical education curriculum in an era when progressive educational ideas flourished. H'Doubler's interest in dance was unequivocally that of an educator and she set up the first dance education program in higher education at the University of Wisconsin in the United States. Laban was a dance choreographer and stage director in Germany before becoming involved with physical education in the final two decades of his life and successfully promoting modern dance and educational gymnastics in English Primary schools. H'Doubler's efficacy as dance education pioneer came in large measure from her not being a dancer, not being an artist, for it allowed her more credibility with administrators and policy-makers. Laban, whose genius was very much as a dancer, artist and choreographer became a physical educator more by accident than design, and his educational innovations in schools were implemented more by proxy than in person.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,025
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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