Caitlin Vincent, <i>Digital Scenography in the Twenty-First Century</i> , Ashgate Interdisciplinary Studies in Opera - Caitlin Vincent, <i>Digital Scenography in the Twenty-First Century</i> , Ashgate Interdisciplinary Studies in Opera Abingdon: Routledge, 2022. 212 pp. ISBN 9780367553920 (hard cover). DOI: 10.4324/9781003093305 (ebook)
Notice bibliographique
Résumé
It is June 2022 and the premiere of R.U.R. Torrent of Light , a multimedia opera, in Toronto is enthralling audiences. Inspired by Karel Čapek’s play that introduced the word ‘robot’ into 20th-century vocabulary, composer Nicole Lizée and librettist and playwright Nicholas Billon have conceived a science-fiction opera for our current fascination with AI (artificial intelligence). The production by Toronto’s Tapestry Opera Theatre is in partnership with the research and creation of new technologies at the Social Body Lab and the Digital Futures Initiatives at Ontario College of Art & Design University. It has been conceived to embed technologies into the scenographic dramaturgy as projections, wearable art and spatialisation of sound and light through the costuming and neologisms in instrumentation to create a ‘unique electronica-classical sound’ of the neo-futurist worlding. After the hiatus of the last two years, this live performance highlights our growing recognition of scenographic vocabularies of programmable performance affecting behaviours, as well as expanded definitions of sound and digital integration as contemporary opera. Such interdisciplinarity has often brought the spectator into fresh relationships with opera in performance, thereby activating the event of spectatorship.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,009 |
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 ».