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Enregistrement W4225017016 · doi:10.3138/ctr.190.009

Augmented Reality ASL for <i>11:11</i> at Theatre Passe Muraille

2022· article· en· W4225017016 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ian Garrett, Tsholo Visions Khalema, Samson Bonkeabantu Brown, Courage Bacchus, Jacob Niedzwiecki, Indrit Kasapi

Notice bibliographique

RevueCanadian Theatre Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretation (philosophy)CourageVisionPerforming artsVisual artsClosed captioningMedia studiesAugmented realitySociologyArtComputer sciencePolitical scienceHuman–computer interactionLawArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In November 2020, Theatre Passe Muraille produced a workshop as a part of their Accessibility Labs (funded through the Toronto Arts Council’s Open Door Project). This workshop connected the development of Samson Bonkeabantu Brown’s play 11:11, directed by Tsholo Visions Khalema and choreographed by Mafa Makhubalo, with a collaboration between technology collectives Toasterlab and Cohort to experiment with the use of augmented reality to support the American Sign Language interpretation and live captioning in consultation with Courage Bacchus, Marcia Adolphe, and Carmelle Cachero, Jenelle Rouse, and Gaitrie Persaud. The collaborators spent a week building an interpretation distribution system that used affordable technology to create a proof-of-concept experiment to see what it would look like to move both text and sign interpretation from just offstage into the visual field of the performance. Using Cohort’s media distribution app developed for the synchronous delivery of media to mobile devices, this project explored live and pre-recorded versions of performance interpretation for a Deaf audience. These were displayed on the audience’s phone screens and in simple augmented reality headsets. The goal was to explore expanding the opportunities for an audience to access interpretation, making the experience more customizable through different forms of engagement, and seeking to provide more universal access across all performances by making a recorded alternative available. The workshop also explored the dramaturgical and scenographic implications of adding this information into the direct visual field of an audience member. This article, in the form of a compiled oral history of the workshop, documents the process, the findings, and the follow-up questions that the team identified over our short time together to provide a baseline for further exploration into the use of mixed-reality technologies in support of accessible performance spaces. It considers situated identity and Deaf culture in relationship to translating interpreted performance to a technological solution as it both outlines the practical steps that allowed this to happen and explores artist, interpreter, and technologist perspectives on what was learned.

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1550,032

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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