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Record W219981679 · doi:10.4000/lisa.2445

Shakespeare revived in contemporary canadian drama

2005· article· en· W219981679 on OpenAlexaboutno aff
Rüdiger Ahrens

Bibliographic record

VenueRevue LISA / LISA e-journal · 2005
Typearticle
Languageen
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Art and Culture Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.855
Threshold uncertainty score0.994

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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.

Opus teacher head0.064
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.167 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2005
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