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Enregistrement W2469855136 · doi:10.1017/s0266464x16000208

Behind the Scenes: Theatre Women Write to Literary Men

2016· article· en· W2469855136 sur OpenAlexaboutno aff
Natalia Yakubova

Notice bibliographique

RevueNew Theatre Quarterly · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEastern European Communism and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarie curieArtState (computer science)Literary criticismHierarchyArt historyTransition (genetics)LiteratureHistoryPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article Natalia Yakubova explores the interactions between theatre and literature as between an actress on one side and a man of letters on the other. The interactions discussed here came at a particular historical moment, when the transition from an actor-centred to a director-centred hierarchy was taking place, and the article deals with the letters written by actresses to the men who were playwrights and/or theoreticians of the new theatre: Eleonora Duse writing to Gabriele D’Annunzio, Vera Komissarzhevskaya to Valery Bryusov, Irena Solska to Jerzy Żuławski, and Gertrud Eysoldt to Hugo von Hofmannsthal. In each case study, attention is paid to the characteristics of the relationships between a given actress and a particular writer, their attitudes towards theatre reform, the way in which the actresses evaluated the literary status of their letter writing, and, significantly, the stylistic features of their writing. Natalia Yakubova is a senior researcher of the State Institute of Art Studies in Moscow, and was Marie Curie Fellow at the Institute of Literary Studies of the Polish Academy of Sciences between 2013 and 2015. She is author of O Witkacym (2010) and Teatr epokhi peremen v Polshe, Vengrii i Rossii 1990-ye–2010-ye (2014), and has published numerous articles in Russia, Poland, the USA, and Canada, among other countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,016
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2016
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