THE MAGIC OF OPERA. APPROACHES AND STRATEGIES FOR FAMILIARIZING CHILDREN WITH THE OPERATIC GENRE
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decades, an increasing number of opera institutions in various countries have been developing educational programmes aimed at bringing children closer to the opera genre. Although the need for early engagement is recognized, many institutions focus their offerings on adolescents and young people. The educational work of opera houses aimed at children faces greater difficulties than that of orchestras. The need for material resources, work, and energy to put on performances designed specifically for children leads many institutions to offer mainly other types of programmes, such as workshops, guided tours, visits by a singer to schools, creative exploration camps, etc. In terms of repertoire, opera performances offered for children are divided into works composed for children and adaptations for children of famous works from the universal opera repertoire. The present study will examine different approaches and strategies that can contribute to the goal of helping children enter the world of opera. These will be accompanied by examples of programmes presented by several opera houses in Europe, USA, and Canada. We will then present two programmes of our very own design meant for children and offered in Cluj, conceived as a combination of an introduction to the opera genre with excerpts from masterpieces belonging to the opera genre, namely Rossini’s Cenerentola (2014, 2015) at the Romanian National Opera and The Magic Flute (2022) at the Hungarian Opera House.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».