MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2947485535 · doi:10.15402/esj.v5i2.68351

Audience Engagement in Theatre for Social Change

2019· article· en· W2947485535 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica Litwak

Notice bibliographique

RevueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and Learning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheatre and Performance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliverablePublic engagementExperiential learningCommunity engagementSociologyAudience responseField (mathematics)Media studiesAction (physics)Audience participationPublic relationsSocial engagementPolitical sciencePedagogySocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report from the field describes some of the author’s methods of audience engagement as a means of social engagement, discussing the implications for practice. The report invites dialogue with the reader about the usefulness of audience engagement and ways it can be manifested before, during and after performance. Theatre is a vibrant and valuable tool for sparking dialogue and inspiring action around challenging social topics. Audiences who are engaged in the process of the performance beyond the standard role of passive spectator are more likely to be motivated to deliverable endeavors post performance. This report from the field offers four brief case studies as examples of audience engagement and includes pragmatic techniques for using theatre as a vehicle for personal and social change through audience engagement. It explores how artists can galvanize and empower audiences by creating experiential communities pre, during, and post-show. Drawing upon examples from high-quality international theatre projects written and directed by the author, the essay investigates and describes the work of The H.E.A.T. Collective including My Heart is in the East (U.S., U.K. and Europe), The FEAR Project (produced in the US, India and Czech Republic), Emma Goldman Day (U.S.).

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)0,665
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6650,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,4320,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,512
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 Opus0,282
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,110 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and LearningMême sujetTheatre and Performance StudiesTravaux en français237 207