Cheering for a Change: Actor-Cheerleaders Revive an Ancient Choral Tradition
Notice bibliographique
Résumé
Every day across Canada, legions of underemployed actors gather at local pubs to pound out their frustrations about not having a gig and elaborate on what they would do to change their situation if only they had the opportunity to do so. Sadly, many of those passionate ideas and dreams never make it past the bottom of the pint. Maybe it has something to do with the fact that actors, infinitely creative and imaginative people, are classically conditioned to do ONLY what they are told, when they are told and in the costume they are told to wear. It is a culture of limitation. We often sigh and proclaim, “Such is the nature of the beast.” But does it really have to be this way? What if we all found new ways to realize our dreams for the theatre? Sometimes you just gotta stand up and try to change the world you live in. This is a story of a group of Montreal actors who are doing just that. We are here to say, “It can be done!” Using the POWER OF CHEER, we are creating our own form of personal artistic expression. In the process, we have uncovered a connection between cheerleading and theatre deeper than anyone had ever imagined . . .
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,025 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».