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Enregistrement W4380874171 · doi:10.3138/ctr.111.008

Shakespeare in a Blender

2002· article· en· W4380874171 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jessica Schagerl

Notice bibliographique

RevueCanadian Theatre Review · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheatre and Performance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComedyImprovisationArtMandatePerformance artStyle (visual arts)Visual artsMOZARTPresentational and representational actingLiteratureArt historyAestheticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a collective with four to six members at any one time, A Company of Fools’ mandate is to create innovative and accessible pieces based on the works of William Shakespeare. The company, which currently consists of core members Margo MacDonald, Scott Florence, Elizabeth Logue, Stéfanie Séguin and Al Connors, interprets this mandate two ways: as full-length shows performed with their own spin (most often using elements of clown) and as “Shakespeare in a blender” (a collage piece, a show made up of a collection of themes from Shakespeare or Shakespeare rewritten with improvisational elements involved.) In both instances, the result is generally irreverent – a function of the very physical, presentational and interactive style of the players. Described variously as a Shakespeare comedy troupe, an antidote to boring, conventional Shakespeare, and (by one of the members) as what happens when “the Marx Brothers make coffee for the Monty Python gang at a slumber party where everyone is watching Bugs Bunny” (Florence, Interview), Ottawa’s A Company of Fools has maintained its entertaining, exuberant take on Shakespeare by not taking their source material too seriously. Through their adaptations of Shakespeare, especially the re-workings of scenes in new contexts with unexpected twists, the Fools – as they are commonly called in Ottawa – seem to epitomize a most Canadian attribute: their cultural productions do not disrupt Shakespeare as a dominant cultural figure but playfully adapt his writing and situations for their own comedic ends.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,007

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,178 · 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
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
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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