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Record W3217569234 · doi:10.4000/agon.8498

Le rater au cœur des nouvelles écritures comme stratégie pour réinventer la création circassienne à Montréal

2021· article· fr· W3217569234 on OpenAlexaffabout
Mathilde Perahia

Bibliographic record

VenueAgôn Revue des arts de la scène · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Literary Studies
Canadian institutionsConcordia University
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le fait d’échouer est un élément central de la performance de cirque. Ces dernières décades, le cirque a beaucoup évolué et la dramaturgie de la prouesse a cédé le pas à d’autres types d’écriture. À Montréal, certain.e.s artistes développent un cirque humble et proche des arts de la performance. Un cirque où le déformatage esthétique passe par le défaire et le désapprendre, et dans lequel le rater occupe une place centrale. Rater n’est plus ici une nouvelle tentative pour atteindre un objectif défini à l’avance, réaliser une figure préétablie. Rater c’est faire table rase du passé, laisser advenir l’imprévu. Pour beaucoup de ces artistes, formé.e.s et formaté.e.s dans les grandes écoles et compagnies québécoises, pratiquer le ratage engage un processus de mutation. En résonnance avec la pensée d’Halberstam (2011), le refus de la prouesse et de la figure s’érige en non-reproduction des codes du cirque comme système connu et hérité et en non-production des exploits physiques attendus. À partir d’une vision presqu’utopique du rater, entre négation et relation, les artistes créent de nouvelles formes performatives. Sous-tendu par une pensée queer, qui précise cette notion, cet article se base sur l’analyse des travaux de trois artistes et d’un collectif d’une scène montréalaise « alternative » : Andréane Leclerc, Émile Pineault, François Bouvier et Carmagnole, et fait l’hypothèse qu’en donnant des nouveaux rôles et sens au rater, le cirque réussit une fois encore à se réinventer.

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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.857
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.052
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.232 · 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
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

Citations1
Published2021
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