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Enregistrement W2750389359 · doi:10.3138/tric.38.1.11

Ryga, Miss Donohue, and Me: Forty Years of <i>The Ecstasy of Rita</i> Joe in the University

2017· article· en· W2750389359 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Moira Day

Notice bibliographique

RevueTheatre Research in Canada · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheatre and Performance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipEcstasyMeaning (existential)George (robot)CurriculumPedagogySociologyHistoryPsychologyMedia studiesVisual artsArtPolitical scienceArt historyLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the seminal role that George Ryga’s 1967 classic, The Ecstasy of Rita Joe, played in igniting the modern Canadian theatre has often been acknowledged, the extent to which its success also constituted a concentrated attack on what Ryga termed the “complacent educator” in 1977, and helped revolutionize the publication and teaching of Canadian plays at the post-secondary level, may have been less well acknowledged. This article, which documents Moira Day’s own forty-year odyssey with the play in the (largely) prairie university classroom as both a student and an instructor, investigates the play’s initial impact on scholarship, publication, curriculum at the post-secondary leve , and some of its ramifications on school and university production and actor training over the 1970 and 1980s. It also deals with the challenges of continuing to teach and interpret the play from the 1990s onward, as new practices and theories have continued to alter its meaning, and considers why this odd, iconoclastic text, despite its flaws, continues to fascinate us fifty years after its initial production.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,335

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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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