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Enregistrement W4245534987 · doi:10.3138/ctr.177.005

<i>In Sundry Languages</i>

2019· article· en· W4245534987 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian Theatre Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImprovisationRealmAestheticsConversationComedyNothingJokeArtPolitenessRefugeeVisual artsSociologyLiteratureLinguisticsHistoryCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An imaginative space where culturally and linguistically diverse artists can come together to experiment with various modes of theatrical expression, “In Sundry Languages” does not tell one story in a linear fashion. Instead of recreating stories on stage verbatim, it subverts reality by placing real stories in a realm of the seemingly impossible and conspicuously theatrical. It uses a multiplicity of theatre languages and genres: a soft-shoe routine, elements of tanztheater, improvisation with audiences, dramatic scenes, live videos, monologues, songs, poetry, and multimedia. It plays with the inappropriate and the ‘uncomfortable’ asking the audience to constantly keep biases in check or think twice before laughing (or crying) over the show’s multilingual encounters. An immigrant actor keeps auditioning and fails to get any roles, unless taking roles ridiculing his own culture, language or accent. A refugee tries to establish a connection with locals but fails to penetrate the iconic and often superficial Canadian ‘politeness.’ A meeting of two recent newcomers to Canada results in a major misunderstanding and frustration as both reveal opposing beliefs and convictions. A phone sex conversation performed in the dark explores how the language of the ‘Other’ can become nothing but a fetish. Each multilingual encounter ends in an impasse when the Otherness refuses to be harnessed.]

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0120,005
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,007

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,240 · 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
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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