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Enregistrement W3034914191 · doi:10.1017/s0954586720000063

‘Chinatown’ and Global Operatic Knowledge

2019· article· en· W3034914191 sur OpenAlexaboutno aff
Yvonne Liao

Notice bibliographique

RevueCambridge Opera Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHong Kong and Taiwan Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinatownOperaExoticismNarrativeHistoryEntertainmentArt historyImmigrationVisual artsArtLiteratureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years opera studies have taken a distinctly global and migratory turn: Nancy Rao's Chinatown Opera Theater is a notable example. Rao's book sheds new light on the art form's transpacific networks, Cantonese immigrant communities and their highly racialised experience of everyday entertainment in early twentieth-century America, thereby ‘strip[ping] the veneer of exoticism from [southern] Chinese [i.e., Cantonese] opera, placing it firmly within the bounds of American music and a profoundly American experience’. Still more illuminating is Rao's focus on the Chinatown theatre companies, their contracting of touring performers and their role in transoceanic commerce. Woven into the book is an intimately connected narrative of Cantonese opera in the 1920s, encompassing San Francisco, Vancouver, New York, Honolulu and (to a lesser extent) Havana. The selection of these locations is no coincidence, given their significance in the interwar years as port cities linked within imperial steamship networks, amidst the part-conflicting, part-intersecting agenda of dominant and emergent empires (for instance, Japan and the United States, in the case of the latter).

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,752

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
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