The Human-Machine: Possibilities for Expression in Robotic Dance
Notice bibliographique
Résumé
Robots have been a source of both intrigue and anxiety for artists and a lively apparatus for study by scientific researchers for several decades. Though many people view robots as being cold, unemotional, and frightening, there is a growing field in robotics specifically focused on social applications including therapy, elder care, and the arts. Robots have been utilized extensively in installation art works and sculpture, but the performing arts have been somewhat more resistant to them. Machines which have all the technical abilities to perform tasks, such as playing an instrument or executing choreography without fatiguing or making errors, can be threatening to human performers who have honed these abilities and rely upon them for creative expression and their livelihoods. By synthesizing studies in the scientific field of social robotics, philosophical insight into technology and the arts, and case studies of robots used in dance and other art forms, I seek to provide an alternative point of view of robotic integration into performance. Robots do not need to act only as avatars of human beings, they can be effectively utilized in dance to expand upon the capabilities of the human body, act as automatic ‘puppets’ for choreography, integrate into human performance, and be ‘autonomous’ performers in their own right. Robot dancers do not inherently replace or devalue human artists; instead, they can provide complex insight into the understanding of human bodies, emotions, and technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,053 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».