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Enregistrement W4416107999 · doi:10.1017/s0040557425100653

LeAnn Fields and University of Michigan Press

2025· article· en· W4416107999 sur OpenAlexaff
Gina M. Di Salvo, Jill Dolan, Una Chaudhuri, Harry J. Elam, Marvin Carlson, Henry Bial, Carrie Sandahl, Harvey Young, Daniel Sack, Natalie Álvarez, Kareem Khubchandani, Christin Essin, E. H. Lee, Jill Dolan

Notice bibliographique

RevueTheatre Survey · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheatre and Performance Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField (mathematics)Performance studiesTRACE (psycholinguistics)Work (physics)Chart

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1987, LeAnn Fields acquired Lynda Hart‘s Making a Spectacle: Feminist Essays on Contemporary Women’s Theatre. By the time Fields retired in 2024, she had built a list of more than 280 books in the field of theatre and performance studies at the University of Michigan Press. Hart’s Making a Spectacle is a foundational and still radical book of critical essays on gender, the body, and spectatorship, topics that continue to chart and reverberate among the many intellectual commitments of our field. Like nearly all the books that Fields acquired for University of Michigan Press, Making a Spectacle drew from and responded to another interdisciplinary field of study, women’s studies, as it simultaneously broke new ground in theatre and performance studies. In this special section, thirteen authors discuss the ways in which Fields encouraged the development of their work and our field. These author accounts are followed by an interview with Fields by Jill Dolan, in which Fields describes how her work as an acquisitions editor began and how it changed, how she navigated the press boards and changes in technology and staffing, and how, from her perspective, our field fosters a unique sense of community. The author accounts and interview offer an invaluable collection of personal histories that trace the development of our field over the past four decades to our vibrant present.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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