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Enregistrement W4409948107 · doi:10.1515/jcde-2025-2007

Digital Spoken Word Theatre in the UK: Navigating the Theatre Screen with Rose Condo’s <i>The Geography of Me</i>

2025· article· en· W4409948107 sur OpenAlexaboutno aff
Shefali Banerji

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Drama in English · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheatre and Performance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRose (mathematics)ArtSpoken wordWord (group theory)Visual artsHistoryLiteratureLinguisticsPhilosophyPoetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spoken word theatre appeared on the scene of British poetry performance in the 1990 s. The art form privileges the (hyper-)visibility of the poet-performer where practitioners present their work in their customary style in a long form live show. In the course of the COVID-19 pandemic, several previously on-site shows moved to the domain of the digital. In this article, I explore four types of such virtual adaptations by women practitioners with emphasis on performance strategies and the politics of visibility. I then engage in an in-depth analysis of The Geography of Me by UK-based Canadian poet Rose Condo to study the salient features and discontents of digital spoken word theatre and Condo’s use of pre-recorded material. I also examine how this strategy negotiates the expectation of visibility of a gendered body in spoken word theatre. I argue that the use of pre-recorded material helps control the unpredictability of online performance conditions and mitigates the risks associated with performing traumatic narratives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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