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Regards croisés sur l'espace théâtral à travers l'opéra de Pékin contemporain de Taïwan : le Roi Lear et Orlando

2016· dissertation· W7147375011 sur OpenAlexaboutno aff
Wanju Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChinese history and philosophy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LimitingNous

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude se propose d’examiner les questions que soulève l'opéra de Pékin contemporain de Taïwan à travers deux exemples : Le Roi Lear mis en scène par Wu Hsing-Kuo et Orlando mis en scène par Robert Wilson. Ces deux spectacles en solo sont fondés sur des textes occidentaux traduits en chinois. Pour mettre en scène ces textes traduits, Wu Hsing-Kuo et Robert Wilson ont eu recours aux conventions et au jeu de l’acteur de l’opéra de Pékin. En dépit d’éléments similaires, les textes scéniques tissés par ces deux metteurs en scène diffèrent profondément. Dans le but de trouver une manière appropriée de décrire et d’analyser ce genre de spectacles métis qui sortent de leur cadre traditionnel, tout en gardant en même temps certains traits spécifiques, nous avons commencé par creuser les conceptions qui sous-tendent la forme de l’opéra chinois. Ensuite, nous avons approfondi les questions liées à la pratique ainsi que ses rapports avec les conceptions esthétiques chinoises. Dans la dernière partie de cette étude, nous nous appuyons essentiellement sur les conceptions développées dans les deux premières parties de cette thèse plutôt que sur les discussions sur la nature du théâtre interculturel pour les chercheurs occidentaux auxquelles se sont déjà référés beaucoup de chercheurs taïwanais. À travers l’analyse des deux spectacles, nous proposons une voie différente pour discuter des représentations « interculturelles », tels que les spectacles de l’opéra de Pékin contemporain de Taïwan, qui échappent aux règles et aux conventions bien établies et qui ne peuvent être jugés selon les standards habituels.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2016
Routes d'admission1
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