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Record W3163397820 · doi:10.7202/1076688ar

Entrer en Monologues intérieurs avec le monde

2021· article· fr· W3163397820 on OpenAlexaffvenueabout
Jennifer Bélanger

Bibliographic record

VenuePercées Explorations en arts vivants · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicContemporary art, education, critique
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

La crise sanitaire liée à la COVID-19, et le confinement qui en découle, a sommé les artistes de la scène de se réinventer, de faire preuve de créativité et de résilience, avec ce que ces mots induisent de pression pour contourner les impacts majeurs agissant sur le quotidien de leur pratique. Il·elles devaient faire volte-face, souvent sans le soutien nécessaire et dans l’urgence de saisir ce présent trouble. En passant par une réflexion sur ce qui persiste de vivant dans les arts lorsque les corps en présence sont cachés derrière leur écran, ce parcours critique retrace mon expérience de spectatrice des Monologues intérieurs , une initiative créée par Éric Noël en plein coeur de la crise et appuyée par le Centre des auteurs dramatiques du Québec (CEAD). Je propose une traversée sensible qui résonne avec le dehors et qui questionne l’irruption du réel dans les performances, les limites et les possibles de la réception altérée par la distance, les privilèges qui nous permettaient d’assister aux directs deux soirs par semaine. Ces lectures, où les textes déclamés étaient réinterprétés sous le prisme de la vie actuelle, nous conviaient à d’« autres modes d’attention » (Despret, 2019) et à d’autres manières de partager l’ici et le maintenant propres aux arts vivants.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.634
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.006
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

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 head0.049
GPT teacher head0.322
Teacher spread0.273 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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
Published2021
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