MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3089589692 · doi:10.5539/ach.v12n2p23

Factor-Based Quantitative Comparison Analysis of the Inheritance of Intangible Cultural Heritage: A Case Study of Kunqu Opera between Chinese Mainland and Taiwan

2020· article· en· W3089589692 sur OpenAlexvenueno aff
Run Zhao

Notice bibliographique

RevueAsian Culture and History · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Tsukuba
Mots-clésOperaLyricsMainland ChinaStyle (visual arts)Intangible cultural heritageHistoryDanceCultural heritageArtAestheticsSociologyLiteratureChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1940s, the Kuomintang (KMT) retreated to Taiwan, along with a lot of amateur artists accomplished in singing and dancing of Kunqu Opera. Due to unlike and separate social environments, Kunqu Opera developed into two different ways in Taiwan and Chinese mainland since then. In contrast with Taiwan’s choice to maintain the tradition of Kunqu Opera, especially that of 1930s as much as possible, Chinese mainland turns to modernize this art to cater to social trends. This paper analyses two versions of the same scene “Broken Bridge” (断桥) from Taiwan and Chinese mainland in spoken language, melody, literary form of lyrics, dance, stage set and costumes to try to find the factors that are not changed, which can be understood as the core factors with inherited cultural values of the intangible cultural heritage. Based on these core factors, the effective protection is possible. This research shows that although Kunqu Opera in Chinese mainland is gradually changing, particularly turning realistic as opposed to the one keeping impressionistic in Taiwan, there are some factors almost untransformed: the melody (kunqiang), literary form of lyrics (qupai style), costumes evolving from the dress of Ming dynasty. An effective protection method of Kunqu Opera should put emphasis on these factors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,250 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Culture and HistoryMême sujetCultural Industries and Urban DevelopmentTravaux en français237 207