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Enregistrement W2156231812 · doi:10.21083/csieci.v8i2.2143

Improvising Freedom in Prison

2013· article· en· W2156231812 sur OpenAlexvenueno aff
Nayanee Basu

Notice bibliographique

RevueCritical Studies in Improvisation / Études critiques en improvisation · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImprovisationRealmDancePrisonSociologyEthnographyBENGALSubject (documents)CriminologyAestheticsGender studiesLawPolitical scienceHistoryVisual artsArtAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Basu, as ethnographer, details the experiences of two individuals, Alokananda Roy, established classical dancer and Mr B.D. Sharma, appointed Additional Director General of Correctional Services, West Bengal Police in 2005. Basu’s fieldwork (which begins in 2008) describes and analyses their introduction of dance into the male and female prison communities of West Bengal. Small workshops importantly become major public performances of Tagorean dance dramas played to large and influential public audiences. Improvisation in this project works at a number of levels. The subject and content of the dance dramas, while built around classical themes of good and evil, the rule bound v unpredictability, lend themselves to formal artistic improvisatory interpretations. These are not just performed, but lived in the experiences of prisoners and guards as well as through civic processes as these slowly bend in response to the new energy. The effort gradually provokes change, seen simultaneously in the attitudes and practices of the prisoners towards greater levels of interest, self reliance, respect, and self organisation, as well as in the policy and rules of penal organisation in the region of West Bengal. Artistic improvisation opens up doubt in this case study in the social realm, challenging the instituted physical and emotional separation between prisoners and non-prisoners in quite practical, judged ways that do not dissolve but alter the system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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