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Enregistrement W2328975929 · doi:10.17742/image.stealimage.3-1.7

IN POSSESSION OF A STOLEN WEAPON: FROM JOHN GAY’S MACHEATH TO RUBÉN BLADES’ PEDRO NAVAJA

2012· article· en· W2328975929 sur OpenAlexvenueno aff
Antonio Viselli

Notice bibliographique

RevueImaginations Journal of Cross-Cultural Image Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheater, Performance, and Music History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacter (mathematics)OperaPossession (linguistics)LiteratureArtHEROPerformance artSign (mathematics)CultHistoryArt historyPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyses the cult salsa song “Pedro Navaja” by Panamanian artist Rubén Blades and the relevance of narrating such a genre peculiar to dancing, an analysis in accordance with adaptation theory outlined by Linda Hutcheon, and a Brechtian semiotic methodology which combinesGestus with theories of the sign. “Pedro Navaja” is arguably a re-writing of “Mack the Knife” – or Die Moritat von Mackie Messer – one which contains, as a sort of mise-en-abyme, elements not only of Kurt Weill’s song, but of both John Gay’s The Beggar’s Opera and Bertolt Brecht’s The Threepenny Opera. This study focuses on the fertile adaptation history of the highwayman Macheath since Gay’s work, on close-readings of “Pedro Navaja” – a narrativized cerebral salsa song – and on the ethics of adapting a character, story or genre. Finally, when the character Pedro Navaja is adapted from Blades’ song by a cineaste and playwright, Blades, furious with what others have done with ‘his’ character, decides to resuscitate his eponymous hero killed off at the end of the original song in order to regain the authority of his creation. From theoretical questions including how to read an adaptation or what constitutes an adaptation, this article focuses on the diachronic recurrences of a specific character-type, on the significance of juxtaposing particular historical junctures and on the violence of adaptation and authorship.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,009
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,338 · 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.

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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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