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Enregistrement W2585739152 · doi:10.3138/ctr.169.008

Scott Moir’s “Funny Face”: Make Belief, Camp, and Masculine Performance

2017· article· en· W2585739152 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Reina Green

Notice bibliographique

RevueCanadian Theatre Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceHollywoodQueerMasculinityFace (sociological concept)VirtueAestheticsRomanceResistance (ecology)Object (grammar)ArtPsychologyVisual artsSociologyGender studiesLiteratureArt historyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the high number of homosexual male athletes involved in figure skating, heteronormative performance is integral to the sport, particularly in ice dance which requires teams or “couples” to portray a close relationship on the ice. In their 2012 free dance programme, Canadian ice dance champions and Olympic gold medalists Tessa Virtue and Scott Moir facilitated their portrayal of a romantic relationship by skating to music from Funny Face, a 1957 Hollywood musical starring Fred Astaire and Audrey Hepburn. Using Richard Schechner’s distinction between “make believe” and “make belief” performances and Susan Sontag’s definition of camp, I argue that Moir not only wants to “make believe” that he is performing the role of Fred Astaire, but also wishes to “make belief” that he is as skilled as the American dancer in presenting his partner. Moir, though, introduces a camp aesthetic into the performance through his exaggerated facial expressions and gestures which causes him rather than Virtue to be the feminized object of the gaze. This element of camp thereby introduces a queer resistance to the heteronormative gender roles demanded in ice dance and highlights how male figure skaters have to make belief in their masculinity.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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