Notice bibliographique
Résumé
Most scholarly studies of dance in some way relate to personal experiences in dance performance.My own participation in dance has perhaps been less intensive than others', involving a few years of training during childhood.However, these experiences left a deep and lasting impression, coming to fruition in my fi rst exercise in the interpretation of ancient Maya dance in the form of my ma thesis (Looper 1991a).This thesis was partly inspired by a collaborative experiment with Kathryn Reese-Taylor (then a graduate student at the University of Texas at Austin, now a professor at the University of Calgary) and Yacov Sharir of the Department of Theatre and Dance at the University of Texas at Austin.Although we never published our results, our explorations combining computer animation and body movement to decipher images of dance on Maya ceramics made me aware of the diverse methods available to explore dance in an archaeological context.It was also Kathryn who convinced me of the importance of studying contemporary Mesoamerican performance as a clue to understanding dance in an archaeological time frame.A few years later, while living in Guatemala from 1993 to 1997, I had the opportunity to see a variety of Maya festival dances and to participate in social dancing.Focused interviews with dance offi cials and participants began only after I had conceived the idea for this book and were conducted between 2001 and 2007.This fi eldwork took place in several locations, including Chamula and Zinacantán in Mexico, and Chichicastenango and Chajul in Guatemala, but mainly in San Andrés Sajcabajá and San Andrés Xecul in Guatemala.Full results of this fi eldwork
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,365 | 0,208 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».