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Record W3009490516

L'assistance à la mise en scène : outils malléables et polyvalents servant au métier de l'assistant metteur en scène tel que pratiqué à Québec

2019· article· fr· W3009490516 on OpenAlexfundaboutno aff
Arielle Cloutier

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité Laval
KeywordsHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans la majorité des grandes productions théâtrales québécoises, l’assistant metteur en scène est toujours présent et gère l’ensemble de la logistique des répétitions tout en offrant un support constant aux membres de l’équipe. Bien que ce rôle soit extrêmement important pour la plupart des troupes établies à Québec, le métier d’assistance reste incompris et mystérieux autant pour la relève théâtrale que pour bien des artistes. En fait, les formations techniques, les conservatoires et les formations théâtrales universitaires ne font qu’effleurer le sujet en classe et toute information écrite ou même vidéo sur la pratique québécoise du métier est insuffisante. Ce mémoire se voue donc à documenter le rôle d’assistant metteur en scène par des entrevues avec des professionnels de Québec, des stages d’observation et des ressources bibliographiques portant sur des métiers similaires pratiqués aux États-Unis, en Angleterre et dans d’autres milieux artistiques comme le cinéma et la danse. Il en ressort que l’assistance est une fonction essentielle à toute production, un fort soutien à la création et un allié précieux pour chaque membre de l’équipe. Ce mémoire se consacre également à documenter la notation et ses multiples systèmes, tâche au coeur du travail de l’assistant et la seule reconnue universellement à Québec. L’objectif reste de se nourrir de plusieurs sources, de différentes méthodes pour offrir une boîte à outils complète aux futurs assistants et de nouveaux trucs aux plus érudits. Étant donné qu’il n’existe pas à ce jour de réelle formation sur le métier, ce mémoire s'efforce d'être un guide sur les fondements de l'assistance et avance des pistes de réflexion pour améliorer la pratique. En ce sens, cette recherche a aussi mis au point une première esquisse d’outil de notation dramaturgique pouvant aider la notation de tout projet et faciliter la communication avec chaque département de la création. L'outil a été conçu et expérimenté selon les besoins de la création Dreamland de Théâtre Rude Ingénierie, un spectacle complexe pour la notation.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.094
Threshold uncertainty score0.256

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0280.009
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0020.005
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.002

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 head0.010
GPT teacher head0.228
Teacher spread0.219 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2019
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