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Enregistrement W2899348790 · doi:10.3138/ctr.176.014

The Kinaesthetic Landscape of Toronto Caribbean Carnival: Transforming the Road into a Stage

2018· article· en· W2899348790 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jacqueline Taucar

Notice bibliographique

RevueCanadian Theatre Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCaribbean history, culture, and politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectacleParadeShoreCovePerformative utteranceDancePublic spaceVisual artsBoulevardSociologyMedia studiesHistoryAestheticsArtArchaeologyEngineeringLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caribbean Carnival’s kinaesthetic intervention on Toronto’s Lake Shore Boulevard transgresses the official knowledge and bourgeois morality of this location, defamiliarizing conventional understandings of how the Lake Shore space is produced, and who it privileges. Since its inception fifty years ago, Toronto Caribbean Carnival has grown in scope and size, drawing over a million spectators to watch over 20,000 masqueraders in bands create what I call a kinaesthetic landscape of colour as they wine and dance in their elaborate costumes called mas for almost 3.5 kilometres on the Lake Shore Boulevard. The Grand Parade presents an opportunity for marginalized bodies, specifically the bodies of women of colour, to seize the public space of the streets and perform a new located space: one that groups of mas players personally and affectively identify, experience, and perceive differently. This article explores how the combination of spectacle and performative techniques such as ‘chipping and wining’ can create an affective alliance with the audience on the Lake Shore. In particular, I examine how the spontaneous choreographies and citation of physical ‘Caribbean’ idioms create shared experience, feelings, and movements that challenge the conventional understandings of the space in which it is performed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0140,019
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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