Notice bibliographique
Résumé
When the editorial consortium of Performance Matters first conceived this special issue on “Performance and Pedagogy,” I had no idea that its preparation would coincide with one of the most transformative teaching experiences of my academic career. This past spring semester I cotaught a graduate seminar with Dara Culhane, my colleague at Simon Fraser University, and the Associate Editor of this journal. Our goal was to combine theories and methods from performance studies and sensory ethnography to investigate various embodied sites of research and ways of knowing as they are increasingly practiced across a range of academic disciplines, including anthropology (Dara’s departmental home), literature and the fine and performing arts (between whose units I teach), and gender studies (where Dara and I both have faculty affiliations). In the end, our biggest challenge lay not in soliciting support from our respective program chairs (we did so fairly easily, and with surprising enthusiasm for our initiative), nor in getting the required enrolment (we were oversubscribed), nor even in convincing our students to interrupt their discussions of a given text to engage in some breathing exercises, or a game of Simon Says (they were all eager and willing participants). Rather, the greatest irritant was figuring out how to cross-list the course across three different units, a performative impediment our university’s information management system proved singularly ill-equipped to handle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».