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Enregistrement W4382199450 · doi:10.3138/md-66-2-1280

Decolonizing Curriculum: Teaching the Twenty-First-Century Dramatic Canon

2023· article· en· W4382199450 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Yana Meerzon

Notice bibliographique

RevueModern Drama · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheatre and Performance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramaturgyContextualizationIndigenousDramaCurriculumSemioticsStorytellingSyllabusArtVisual artsGermanSociologyPostmodernismLiteratureHistoryAestheticsNarrativePedagogyLinguisticsPhilosophyInterpretation (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I have been teaching undergraduate and graduate courses in play-analysis, developmental dramaturgy, adaptation and new play creation for almost two decades. Trained within structural and semiotic approaches to text and performance analysis with emergence of what David Barnett calls “postdramatic theatre texts” (2008:14) and recent calls for decolonizing curriculum, I found myself at a philosophical and theoretical crossroads. This article summarizes my teaching practice and philosophy as inflected through decolonial methods. It argues for our need to teach students to simultaneously position every dramatic text within the critical lens of structural play-analysis and their historical/cultural contextualization or dramaturgical concretization (Vodička 1975). The twenty-first century dramatic texts I teach are often located within the postdramatic European theatre and performance canon (Lehmann 2006), as well as within postcolonial and Indigenous traditions of storytelling. The three plays I chose as my case studies— Arabian Night (2003) by German playwright Roland Schimmelpfennig, Bintou (2002) by Koffi Kwahulé, a Côte d’Ivoire writer living in France, and Burning Vision (2003) by Marie Clements, a Canadian Metis theatre artist—constitute the core of my syllabus for a graduate course in dramaturgy.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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