MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3126500605 · doi:10.7202/1075795ar

Sound Acts, Part 1: Calling Back Performance Studies

2021· article· en· W3126500605 sur OpenAlexvenueno aff
Caitlin Marshall, Patricia Herrera, Marci R. McMahon

Notice bibliographique

RevuePerformance Matters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusicology and Musical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSociety for Theatre Research
Mots-clésSound (geography)AcousticsComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let's jam.If performance studies has been a slow dance with "how to do things with words" (J.L. Austin), then we assert that it's way past time to "do things with sound."Austin's performative never imagined the way subjugated knowledges of the body, movement, affect, and sound have been used by minoritarian communities to incite social transformation.We celebrate the long heard resonances of sound in performance studies with a two-part field-defining publication, privileging how the materiality of sound acts as a form of aesthetic and political possibility.We come together through the "call back," an intersectional antiracist praxis guided by Black and Latinx feminist destabilizations of white supremacy and its colonialist, racist, sexist, ableist, and transphobic manifestations.In decentring whiteness, we recentre BIPOC and disabled futurity and radical joy. 1 We conceptualize the call back as a citational method of doing and making knowledge collaboratively, with care and attentiveness to receiving, registering, and reflecting radical thought across distance, difference, and time.Calling back is a long-term ethical commitment to interrupting oppression through revolutions in sound.Most of the essays in this collection are the product of more than three years of organizing sound and performance inquiries that riff on and with sound.We have engaged in continuous "call backs" with junior, emerging, and senior scholars at the American Society for Theatre Research (ASTR), American Studies Association (ASA), Modern Language Association (MLA), Association of Theatre in Higher Education (ATHE), and US Latina/o Literary Theory and Criticism Conference (LLTCC).These sonic exchanges culminated in a two-day symposium, Revolutions in Sound, at the University of Maryland (UMD) from February 28 to 29, 2020, co-organized by Caitlin Marshall and Iván Ramos.With an ASTR Collaborative Research Award and support from UMD and the University of Richmond, we came together to pump up (and keep up) the volume on the sustaining and incisive critiques levelled by women, LGBTQ+, Indigenous, Black, Latinx, and Asian American scholars represented in this first of two linked special issues.At the symposium, we called back to antiracist luminaries whose works have been formative to our own development: Alexandra T. Vazquez, author of Listening in Detail: Performances of Cuban Music (2013), and Christine Bacareza Balance, author of Tropical Renditions: Making Musical Scenes in Filipino America (2016).Vazquez and Balance staged a keynote duet that enacted symposium co-organizer Ramos's concept of "listening together," a shared sonic practice that activates care and sustains affinities across differences.In his keynote introduction, Ramos mobilized us to listen together, calling back Vazquez and Balance as mentors who created the conditions of possibility for his research in queer and Latinx studies.The keynote duet and Ramos's introduction modelled an

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,017
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,164 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePerformance MattersMême sujetMusicology and Musical AnalysisTravaux en français237 207