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Enregistrement W4242416596 · doi:10.5744/florida/9780813062662.001.0001

Dance and Gender

2017· book· en· W4242416596 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Press of Florida eBooks · 2017
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceStatus quoChoreographyStudioHappinessDance educationAction (physics)PsychologySociologyVisual artsGender studiesPolitical scienceSocial psychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Driven by exacting methods and hard data, this volume reveals gender dynamics within the dance world in the twenty-first century. It provides concrete evidence about how gender impacts the daily lives of dancers, choreographers, directors, educators, and students through surveys, interviews, analyses of data from institutional sources, and action research studies. Dancers, dance artists, and dance scholars from the United States, Australia, and Canada discuss equity in three areas: concert dance, the studio, and higher education. The chapters provide evidence of bias, stereotyping, and other behaviors that are often invisible to those involved, as well as to audiences. The contributors answer incisive questions about the role of gender in various aspects of the field, including physical expression and body image, classroom experiences and pedagogy, and performance and funding opportunities. The findings reveal how inequitable practices combined with societal pressures can create environments that hinder health, happiness, and success. At the same time, they highlight the individuals working to eliminate discrimination and open up new possibilities for expression and achievement in studios, choreography, performance venues, and institutions of higher education. The dance community can strive to eliminate discrimination, but first it must understand the status quo for gender in the dance world.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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