De l’auteur à l’auteur-machine dans le théâtre postdramatique : les classiques soumis au crash test ?
Bibliographic record
Abstract
Malgré le modèle dominant du Génie dans la pratique artistique et pédagogique de l'écriture pour le théâtre dramatique, le théâtre postdramatique change peu à peu le statut, la matérialité et la fonction du texte et de l’auteur. Le statut d’auteur se disperse, s’ouvrant à divers modèles d’auteur, « de l'auteur à l'auteur-machine ». Elle est de plus en plus déléguée à des co-auteurs humains ou même non humains. Dans une « culture de l'écran », l’auteur en tant que machine ou processeur de données se fonde sur trois principes des « données (é)mouvantes » : la transcodabilité (1) et la « récriture » (2) des données textuelles et la « cinétique » (3) des textes sur scène. Bien que le numérique n’ait jamais été une condition historique de la poétique citationnelle, je me concentrerai sur A Piece of Work (2013), l’adaptation « algorithmique » de Hamlet par la New-Yorkaise Annie Dorsen, où des algorithmes réécrivent le chef-d’œuvre de Shakespeare et le soumettent à un crash test métaphorique.
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 | 0.005 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
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".