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Enregistrement W2749559017 · doi:10.29173/pandpr29335

Transforming Body, Emerging Utterance: Technique Acquisition at a Puppet Theater

2017· article· en· W2749559017 sur OpenAlexvenueno aff
Haruka Okui

Notice bibliographique

RevuePhenomenology & Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestureMirroringImprovisationConversationUtterancePhenomenonPsychologyMovement (music)ChoreographyCommunicationCognitive scienceComputer scienceAestheticsDanceVisual artsEpistemologyArtArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the moment when a new body technique is acquired, using a case study in which three puppeteers manipulate a single puppet together. Although phenomenology assumes that the world is always “already there” before reflection begins, we can still ask how a sequence of movements is acquired. Struggling to learn puppet choreography in a training session, the learner’s body encounters difficulties because it cannot easily imitate the proper movements. At the same time, the puppet master cannot easily explain those movements because he or she is so familiar with them. The communication between instructor and learner requires a kind of reflection that helps the learner transform and attain competency; this reflection is different from a dualistic disembodied form of thinking thatuses abstract representation. The focus is on the precise coordination of gestures and onomatopoeic utterances that emerge through improvisation in the learner’s trial movements. It is not just “a process of thinking,” but an experience that evokes “a synchronizing change of my own existence, a transformation of my being” (Merleau-Ponty, 1962, p. 213), through which the puppeteer facilitates his or her own body’s comprehension of new movements. Using puppetry as an example not only illuminates the phenomenon of learning a bodily skill, but also reveals the dynamics of our bodies, which can enliven our conversation, engender our transformation, and realize our being-in-the-world.

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)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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