Bibliographic record
Abstract
L’une des preuves de l’universalité « de tous les temps » (Ben Jonson) de Shakespeare est que ses pièces ont aussi été adaptées dans presque tous les pays de ce monde, que ce soit sous leur forme quasi-historique ou au cours d’un échange intertextuel libre de versions hybrides. L’émergence d’une conscience post-coloniale dans de nombreux points du monde a produit une ré-interprétation critique de ses œuvres dans le sens d’une réévaluation émancipatrice qui transforme les prétextes shakespeariens de façon le plus souvent créatrice en tentant d’attirer l’attention du public. La variété des interprétations possibles peut être illustrée par le cas du Canada, qui n’est pas tant un pays post-colonial mais plutôt un pays de colons, au moyen de trois exemples de pièces contemporaines : Ken Mitchell, Cruel Tears (1977), Anne-Marie MacDonald, Goodnight Desdemona (Good Night Juliet) (1990), et Ken Grass, Claudius (1993). Ces pièces illustrent la variété de l’influence shakespearienne sur la scène canadienne qui peut se vanter d’autres pièces remarquables comme Fortune and Men’s Eyes de John Herbert (1967), qui reprend le sujet des relations hommes-femmes avec ses références aux Sonnets et à The Taming of the Shrew, la comédie de John Murrel Gertrude and Ophelia (1987), qui est fondée sur les répercussions psychologiques et sociales du féminisme et du racisme, comme c’est le cas dans Harlem Duet de Jane Sears (1997). Toutes ces adaptations rendent compte aussi des innombrables possibilités de références intertextuelles fournies par les pièces originales de Shakespeare.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.036 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".