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Record W39577832 · doi:10.4000/shakespeare.1515

Orient extrême : deux adaptations musicales de King Lear et Hamlet au Japon

2009· article· fr· W39577832 on OpenAlexaff
Claire Bardelmann

Bibliographic record

VenueActes des congrès de la Société française Shakespeare · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicTranslation Studies and Practices
Canadian institutionsSaint Paul University
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le renouveau de l’intérêt pour Shakespeare au Japon dans les années soixante est le prélude à plusieurs adaptations musicales de ses œuvres, notamment les versions en rock opéra de Hamlet et de King Lear. Les trois adaptations très libres de Hamlet par des groupes de rock et de heavy metal, dans les années 1980, ainsi que l’opéra expérimental RiaO tiré de King Lear par le célèbre poète Terayama Shûji (1935-1983), ne témoignent pas seulement d’un phénomène de translation culturelle extrême, qui participe d’ailleurs à la définition du « nouveau théâtre » japonais. Le choix de Hamlet, vu comme tragédie d’une errance existentielle, et de King Lear, interprété comme forme de nihilisme moderne, montrent que les œuvres de Shakespeare servent aussi une réflexion sur les mutations infligées à la société et aux valeurs traditionnelles japonaises par la montée du capitalisme dans l’après-guerre et surtout à partir des années 1960. Cette opposition se traduit par le traitement musical et la chorégraphie adoptés par des auteurs et compositeurs alternatifs connus pour leur utilisation de la provocation – violence et érotisme. Mais cette volonté d’accompagner le bouleversement des modèles se mesure aussi à l’insertion de références à des composantes traditionnelles de la culture japonaise comme le culte Aum Shinri-kyo, le théâtre nô, ou l’utilisation rituelle de danseurs buto.

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), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.926
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.054
GPT teacher head0.327
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; 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

Citations0
Published2009
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