<i>«Celestina», a Tragic Music Comedy</i> de Brad Bond. Creación y evolución de un musical de Broadway
Bibliographic record
Abstract
Editamos aquí el libreto de la adaptación de La Celestina que, con el título de «Celestina», a Tragic Music Comedy, Brad Bond escribió para luego estrenarla en una sala de Broadway en 1999. Incluimos una breve historia textual de esta obra desde sus inicios, cuando su autor era un estudiante universitario, hasta su estreno en Broadway y la evolución que ha sufrido desde entonces. Aunque esta adaptación musical respeta el argumento y los personajes del original, es más que una mera versión musicada: es una recreación en que la acción ocurre en el mundo moderno, en una ciudad costera de Estados Unidos, y los diálogos están llenos de referencias a personajes y objetos modernos (Sigmund Freud, condones, barbacoas). También, en consonancia con las convenciones del género de los musicales de Broadway, se introdujeron personajes como los «Celestina Boys», un coro de maliciosos súcubos que acompaña a Celestina. Además de poder acceder al texto, el lector puede escuchar alguno de los números musicales al estar el texto conectado con enlaces de internet a sus grabaciones en línea. Se añaden también algunas notas que clarifican las expresiones coloquiales inglesas usadas en los diálogos.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.012 |
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".