MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7000668778

Global Networked Ecoscenography: Creating Sustainable Worlds for Theatre Through International Collaboration

2022· article· en· W7000668778 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQUT ePrints (Queensland University of Technology) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEcocriticism and Environmental Literature
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipExhibitionSustainabilityDesign studioThe artsStudioAction (physics)Work (physics)Globalization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historian Yuval Harari refers to civilization as a fiction we agree to. Conversely, we can look at “fiction,” “narrative” or even performance” as an effort to (re)create and redesign civilization. In Performance and Ecology: What can Theatre Do? Carl Lavery highlights the ecological potential in the work of Karen Christopher and Sophie Grodin, which requires artists to be open to each other and more-than-human materials. We attempt to extend this approach through a Global Networked Learning initiative between York University (Canada), Griffith University (Australia) and Queensland University of Technology (Australia) which aims to train emerging ecoscenographers to explore more-than-human collaborations across vast distances. This visual essay documents the process and outcome of the design student responses to the plays of the 2021 Climate Change Theatre Action (CCTA) project, in partnership with a professional global EcoDesign Charrette focused on the 50 plays of the CCTA. The remote studio setting is structured as a series of collaborative workshops on EcoScenography, which invite the students to create seed design concept for exhibition at the World Stage Design Festival in Calgary in August 2022. As ecoscenographers, we are deeply committed to reducing the environmental harm of our field, both in academic and professional settings, including the creation of infrastructure to leverage the benefits of international cooperation without the significant impacts of travel. This is true both as an accessible opportunity for students and as an example to the global performance field to consider distance collaboration, particularly as it connects to touring and arts related travel. These are significant considerations regarding ecological impacts, costs and accessibility, as well as the more immediate considerations of the COVID-19 pandemic where Canada’s borders are limited to essential travel and Australia is not allowing travel in or out of the country while day-to-day life has returned to an almost pre-pandemic mode of social interaction. This course is an attempt to overcome these challenges to share our climate of attention, first with one another and then with the global design community.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQUT ePrints (Queensland University of Technology)Même sujetEcocriticism and Environmental LiteratureTravaux en français237 207