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Enregistrement W7110527821

Dancing Through The Decades: Essays & Screendances

2022· article· en· W7110527821 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarSpace (University of Hawaii at Manoa) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceNarrativeTragedy (event)Performing artsPersonal narrativeChoreographyThe artsPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Reshaping personal narratives is important for older professional dance artists to maintain longevity in an aging body. Inevitable physical constraints, economic and career challenges, and family responsibilities, create obstacles in the body/mind. How do dancers pivot those intervals of crisis into reinvention? Making opportunities to synthesize one’s life work and situated knowledge for personal nourishment and professional validation, can also contribute to the field of dance. One approach is to turn a lifetime of embodied dance knowledge into a written document to grow the dancer’s voice in the scholarly dialogue. A rare artist who continues to inspire is French Canadian dancer/choreographer Louise Lecavalier, who, well into a successful performing career, offered her first major choreographed work, So Blue at age 57. Sparked by seeing So Blue at New York Live Arts in 2015, and entering graduate school at the University of Hawai‘i Mānoa in 2017, I began to look at issues related to age(ing) dancers, which culminated in a series of five personal reflection essays that track my Practice-as-Research (PaR) project. I began making screendance self-portraits that employed newly learned digital dance technologies. Then came the COVID-19 pandemic lockdown and I turned toward self-reflexive research, as corroborated in the writings of Kim Etherington and Lynette Hunter. Lecavalier’s So Blue inspired me to research my past dance works, previously buried with the stain of tragedy and betrayal. I designed a PaR archiving process to de-traumatize my personal and political narrative in dance to recast my memories and stories. I digitized, viewed, and responded to old works and then shared them with dance colleagues and conducted follow-up interviews with Patricia Chen, Seán Curran, Janet Lilly and Lisa Sokolov. I have discovered that the practices of making self-portrait screendances, and of engaging with my own ‘de-traumatizing the archive’ process, has proven to be an effective method to dissolve embodied negative psychological imprints thereby enabling me to bring my dances into the light of day. My personal experiential knowledge as a dance artist, who came to academia later in life, can be a valid contribution to the collective insight, by creating a revived constellation of dance connection to add to the bricolage of stories.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · 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

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