Notice bibliographique
Résumé
Hansel und Gretel is a well-known fairy tale opera by the late romantic composer, Engelbert Humperdinck. It was originally sung in German but for this scene it will be sung in English. Our scene takes place deep in the woods just before dusk. Hansel and Gretel are searching for strawberries when they realize they have lost their way home. The sandman comes to come calm their fears and sprinkles magical sand in their eyes to help them fall asleep. They end the scene singing a prayer and sleep in each other’s arms. Hansel und Gretel is a great example of late romantic German opera. Many German operas of this genre had elements of magic, a wide variety of characters, were set in the outdoors, and were often based on fairytale, myth, or legend. Humperdinck was a student of Richard Wagner; he used his teacher’s works as inspiration. This can be heard in the chromatic and dramatic writing in Hansel und Gretel. The preparation for this scene started in December when we received our music. We were given all of winter quarter to learn our parts and were expected to have it memorized at the beginning of spring quarter. Then within the course of about seven weeks we worked on staging and refining our characters. The week before the show performances we rehearse intently making sure the lighting and all details were performance ready for the performances in Hertz Hall.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,053 |
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 ».