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Enregistrement W3217009522 · doi:10.32920/ryerson.14652855.v1

Where flesh meets bone: dance in the modern art museum

2021· preprint· en· W3217009522 sur OpenAlexafffund
Erin Joelle McCurdy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCentre for Social InnovationYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaYork University
Mots-clésDanceExhibitionVisual artsContemporary danceModern danceArtSpace (punctuation)Modern artAestheticsSociologyArt historyPerformance artComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dance has recently taken up an increasing presence in major modern art museums as core curatorial programming, occupying galleries throughout exhibition hours. Although time figures prominently in emerging literature addressing this trend, spatial analyses remain fragmentary. Yet, dance is distinctive from other time-based media because of its heightened relationship with space. This raises an important question: how does dance’s newfound presence ‘re-choreograph’ the spaces of modern art museums? Extending the work of Henri Lefebvre, this dissertation adopts an expanded definition of museum space encompassing physical, social and conceptual domains. Dance, an art concerned with the shaping of space, is examined as a transformative force, productively intervening with the galleries, encounters, objects, and historical narratives comprising modern art museum space. In this study, purity and atemporality are identified as the preeminent principles organizing modern art museum space, and dance, an ‘impure’ and process-based art, is theorized as a productive contaminant, catalyzing change. Using this theoretical framework and Using this theoretical framework and evocative descriptions of Boris Charmatz’s 20 Dancers for the XX Century (Museum of Modern Art, New York, 18-20 October 2013), dance’s unique collaboration with modern art museum space is analyzed. Socially, dance’s multisensuality pollutes museum goers’ ocularcentric experiences with art. Conceptually, dance diversifies understandings of objects and the androcentric history they uphold. Physically, dance is carving out new spaces, with performance venues being incorporated into the ‘bones’ of high profile institutions. Interspersed between these analytical chapters, evocative descriptions of Spatial Confessions (On the Question of Instituting the Public) by Bojana Cvejić and collaborators (Tate Modern, London, 21-24 May 2014) introduce observations beyond the analytical scope, opening up the liminal spaces of this document to ongoing inquiry. This dissertation contributes a sustained analysis of dance’s spatial impact on modern art museums. By investigating how dance intervenes with the limitations of the white cube, it critiques this supposedly ‘blank’ space, questioning its continued supremacy within these institutions. Moreover, as dance is ushered into performance venues within the museum’s expanding domain, this dissertation interrogates the modern propensity for specialization and master narratives pervading the spaces of these institutions, despite decades of interventional artistic and curatorial practices.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0180,027
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,269 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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