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Enregistrement W3208873795

Circus, In Crisis: Examining Care and Community in Circus Training

2021· article· en· W3208873795 sur OpenAlexaff
Laine Halpern Zisman

Notice bibliographique

RevuePerformance paradigm · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheatre and Performance Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKindnessConceptualizationAccountabilityPsychologySocial psychologySociologyPublic relationsAestheticsPolitical scienceArtLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is about care through kindness in recreational circus practice. I offer care as a category of relational kindness, where the connectivity of intimacy and trust construct modes of “being held” that do not – particularly in times of the Covid-19 pandemic – necessitate physical presence, but instead emotional support, healing, and accountability. Kindness and care are in this conceptualization how we relate to and treat ourselves, as well as our environment, and others. When in a crisis that distinctly necessitates isolation and distance our modes of care necessarily shift with our relationship to space and surroundings, requiring new forms of virtual spotting that are as much about safety practices for our physical bodies, as they are about strategies for supporting our mental health. Refusing a simplistic or romanticized attribution to care in crisis, this article moves to critique how care and kindness can be taken up and appropriated towards neoliberal aims that mask, rather than address systemic inequities. Through personal reflections on circus practices during the pandemic, alongside performance analyses and critical considerations of norms in the circus industry, I explore care and kindness as it mutates and adapts through our relationships with others, ourselves and the spaces we traverse.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0240,062
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0030,021
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeQualitatif
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

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