Notice bibliographique
Résumé
Combatting the Literary Canon through Performance Ophelia’s Last Word(s) reexamines the literary canon by combatting the trope of “fair and fragile” women. Written for Dr. Varadharajan’s English 421 course on adapting Shakespeare, this presentation/performance explores the role of women in Hamlet to offer a new voice to the archetypal shadow maiden, Ophelia. Among many concerns, the rap questions why audiences contemplate Hamlet’s madness but presume Ophelia’s to be authentic. We reinforce harmful gender representations when viewing Shakespeare’s women with a traditional and canonical lens. Examining women as codependent on male figures, emotional, and inept is a lens that perpetuates this standard for modern audiences. Adaptation provides an opportunity to reenvision these women and their fate. Using evidence and information omitted from the text, I offer an alternative ending for Ophelia where she could preserve and fight the problematic representation of fairness and fragility. Adaptation is a valuable way to approach inquiry-based learning because it provides the opportunity to reenvision and reinvent canonical norms that sabotage contemporary efforts at inclusion and equality. The canon is widely accepted and taught in the English discipline but primarily speaks to and from white males. It is intimidating to challenge but also crucial. Therefore, inquiry-based learning like this performance is a spirited attempt to challenge and change the way we learn about Shakespeare. We cannot examine women, representation, and inclusion issues until we reexamine the way women appear in canonical English works. Adaptation is key.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,014 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».