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Enregistrement W4225379429 · doi:10.24908/iqurcp15463

Combatting the Literary Canon through Performance

2022· article· en· W4225379429 sur OpenAlexvenueno aff
Sydney Faour

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSouth Asian Cinema and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHAMLET (protein complex)Inclusion (mineral)Trope (literature)Representation (politics)Shadow (psychology)PsychologyLiteratureSociologyAestheticsSocial psychologyArtPsychoanalysisLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
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