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Enregistrement W2783712781 · doi:10.1386/tear.13.1-2.45_1

The sensitive knowledge of dance

2015· article· en· W2783712781 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTechnoetic Arts · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceGesturePoint (geometry)EpistemologyProcess (computing)PerceptionPsychologyBody of knowledgeAestheticsCognitive scienceComputer scienceSociologyArtificial intelligenceVisual artsPhilosophyArtMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article I will discuss the dancer’s physical potential and the sensitive knowledge (‘la connaissance sensible’) that emerges from dance practice. For this, I take Lévi-Strauss’ (2010) theory of the ‘savage mind’ as a reference. This theory is important to understand how the discipline of dance does not need to be justified through modern science (Lévi-Strauss 2010). It is understood that dance operates from sensitive knowledge, while modern science is expressed through the intelligible. I will point out how the dancer operates the sensitive, or dancing, thought, stressing that this type of knowledge is created through interest in how to use it and not through interest in how it serves, or what it means. I will then explain how, through sensitive knowledge, dancers propose new challenges during their aesthetic training in order to develop new body technologies, thereby increasing their expressive potential. For this, dancers need to develop body acuity. In other words, I will discuss the processes that dancers use to transform the perception of the self and of the world through danced gestures. In this process, the dancer is always looking for new challenges; he/she constantly deals with new risks in order to discover new knowledge. I will also discuss the problem that dance faces in traditional academia, which disregards sensitive knowledge and values scientific knowledge.

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.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,274 · 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