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Enregistrement W4321504144 · doi:10.3138/ctr.193.001

Introduction: Casting Calls/Calls for Change

2023· article· en· W4321504144 sur OpenAlexvenueno aff
Mariló Núñez, Jamie Robinson, Marlis Schweitzer, Yasmine Amirkhani, Liam Lockhart-Rush, Zoe Marin

Notice bibliographique

RevueCanadian Theatre Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRhetoric and Communication Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCastingHistoryVisual artsMedia studiesArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consider the following casting calls: What do they reveal about contemporary casting practices?What stereotypes are upheld or dispelled?Which calls invite artists to present their full selves?Which do not?#1 Character Descriptions: We are committed to authentically casting equity-seeking characters, including BIPOC, 2SLGBTQ+, d/Deaf, and/or disabled characters.The character descriptions ... represent our understanding of each character's identity.We ask that artists only submit for characters within their own lived experience.We welcome submissions for these roles from IN-SERT artists and artists from the wider INSERT diaspora who are comfortable playing INSERT.All of the characters (apart from INSERT and INSERT) are INSERT GEN-DERS in the INSERT COUNTRY.#2 Black, middle-aged man, thick Jamaican accent.#3 Ethnocultural mandate or casting statement:INSERT COMPANY is actively seeking to mirror the vast diversity of culture in the social fabric of our INSERT CITY home.Our work seeks to provoke discussion and redefine traditions of identity and character; specifically, exploring the performance efficacy of classical texts through the lens of a progressive, twenty-first-century Canada.Therefore, we encourage submissions from artists of all backgrounds, including, but not limited to, race, gender, body type, ethnicity, sexuality, ability, and members of other under-represented communities.We welcome applicants to inform us of their pronouns and to include details about how their identity informs their artistic practice, should they wish.#4 White woman, mid-20s, blond, but smart, in that Marilyn Monroe-type way.#5 Asian male, with a strong martial arts background.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,007

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,129 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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