Notice bibliographique
Résumé
In this editorial, the editor reflects on the current political climate in the US and its impact on theatre education. The editor then introduces this issue, in which our contributors document and reflect on innovative educational theatre practices for youth theatre and theatre for young audiences, in higher education, and research methodologies. Sharon Counts advocates for civic and community engagement programs as one prominent and effective method to foster synergy between communities and arts organizations. Maddie N. Zdeblick and Noëlle GM Gibbs investigate their dynamic use of creative drama to explore social justice in youth theatre. James Woodhams analyzes Back Alley Puppetry Parade performances during the COVID-19 pandemic to document pivot-spaces and kinesthetic spectatorship. David Overton shares a heuristic and phenomenological self-study about the Long Island Classics Stage Company. On the higher education front, Ellen Redling proposes methods for enhancing critical thinking skills and ethical responsibility as revealed through two case studies. Dermot Daly uses a similar methodical approach, examining social justice and fringe theatre in higher education. Finally, Nicholas Waxman deconstructs the rise of theatrical inquiry as a research methodology in arts education, and Brenda Burton presents a literature review on the application of teaching and deep learning strategies for the drama-based instruction (DBI) practitioner and researcher.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».