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Enregistrement W2605699926 · doi:10.1017/s0266464x15000421

Inter- and Extra-textual Hauntings: Unravelling the Semantic Web of Václav Havel’s <i>Leaving</i>

2015· article· en· W2605699926 sur OpenAlexaboutno aff
Katie Fry

Notice bibliographique

RevueNew Theatre Quarterly · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEastern European Communism and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntertextualitySubversionPoliticsArtSemioticsArt historySociologyPostmodernismMedia studiesLiteraturePhilosophyPolitical scienceEpistemologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leaving (2007), the first play written by Václav Havel since the start of his political career in 1989, is a theatrical tour de force that categorically defies generic classification. In this article Katie Fry draws on methodologies of theatre semiotics and intertextuality to elucidate the semantic complexity of Havel’s highly unconventional play. Leaving is analyzed in terms of its engagement with intertexts, its incorporation of ‘real-life’ material from Havel’s political and artistic careers, and its subversion of theatrical conventions. Katie Fry is a PhD Candidate at the Centre for Comparative Literature, University of Toronto. She has worked as a translator and dramaturg for independent theatre projects in Madrid and Toronto. Her dissertation project examines the attribution of religious import to theatre, opera, and literature in nineteenth- and early twentieth-century Europe. She holds a doctoral fellowship from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,241 · 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'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
Publié2015
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