Defying the Monolingual Stage / Bousculer la scène unilingue
Notice bibliographique
Résumé
In early April 2017, Toronto’s Modern Times Theatre invited a diverse group of artists, scholars, and critics to join a discussion about diversity in Canadian theatre practices. One of the panels moderated by the Artistic Director of Cahoots Theatre, Marjorie Chan, focused on languages and accents on stage. Each of the discussants proposed their own set of questions: How can minority languages be represented on stage? Should they be translated? What is the role of subtitles and what kind of sub/surtitles should be used? Who is allowed to use which language? For instance, can hearing actors use ASL on stage or should they let deaf actors perform roles that require ASL? Should immigrant actors who learned English as adults be expected to speak English without a marked accent? Why do Canadian audiences and critics find it difficult to accept “non-native sounding” actors performing characters that are expected to have an “unmarked” accent? Why are they expected to have an “unmarked accent”? While the discussants did not see eye to eye on many of these issues, it was clear that they all shared the view that professional Canadian theatre companies and Canadian theatre schools are currently doing a rather poor job at fostering linguistic and phonetic diversity on stage. It also became clear that the question of using multiple languages on stage is profoundly intertwined with the question of accents, dialects, the issues of accent/language perception, as well as race and race perception, the problem of power distribution, and, last but not least, the aesthetic choices of every single production.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».