Notice bibliographique
Résumé
This book was inspired by a profusion of sources. One was provided by Ji Hyon (Kayla) Yuh, a Korean student in my 2008 musical theatre seminar who wrote a final paper about a Seoul production of Michael Bennett’s Dreamgirls (1981), which was in fact a far-flung, out-of-town tryout for an upcoming New York revival. I was intrigued, to say the least, to learn how Korean performers had transformed a musical I always assumed to be too embedded in US racial politics to travel. A second was Barrie Kosky’s super-gay 2008 production of Cole Porter’s Kiss Me, Kate (1948) at the Komische Oper Berlin, with which I was completely intoxicated. The production’s scale—conceptually, musically, theatrically—was so mind-blowing that I wanted all my musical theatre friends to drop what they were doing and fly to Berlin to see it. A third spark for the book came from Ken Nielsen, one of my first students at the CUNY Graduate Center, who in 2011 completed a dissertation on productions of Tony Kushner’s Angels in America (1993) in Denmark and Germany. Ken’s project helped me to recognize that studying the reception of US-American theatre abroad could provide fascinating insights into the love/hate relationship between US culture and the rest of the world.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,450 | 0,265 |
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 ».