Notice bibliographique
Résumé
From Scarabea, Artusa’s old nurse in Francesco Mannelli’s La Maga Fuminata (1638 Venice) through the Canadian nursing sisters in Stephanie Martin’s Llandovery Castle (2018 Toronto), over one hundred nurse characters appear in opera roles ranging from silent cast extra to principal singer.The Nurse in History and Opera: From Servant to Sisterexplores that role over the span of opera’s existence. Judith Barger examines the nurse character in opera within the sociohistorical context of her real-life counterparts off stage; the progression of the nurse from servant to sister, both inside and outside the opera house, is a commentary on how society has viewed its women. The book then discusses textual and musical interactions between opera’s nurses and other characters with attention to what the nurse’s role contributes to opera in six categories identified as common to opera’s nurses – Comic, Former, Knowledgeable, Motherly, Scheming, and Specialized. When viewed through the lens of social history, opera’s nurse characters merit attention for the glimpse that they offer of a unique musical and dramatic journey from servant to sister, and for the commentary that they offer on women’s perceived place and status not only on the opera stage, but in society as well. View the author’s website here:Judith Barger | Author, Nurse Historian & Music Scholar
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».