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Record W4210374571 · doi:10.4000/hybrid.1374

De l’auteur à l’auteur-machine dans le théâtre postdramatique : les classiques soumis au crash test ?

2018· article· fr· W4210374571 on OpenAlex
Claire Swyzen

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueHybrid · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicShakespeare, Adaptation, and Literary Criticism
Canadian institutionsECW Press (Canada)
FundersBelgian Federal Science Policy Office
KeywordsHumanitiesAuteur theoryArtPhilosophyArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, 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 score0.867
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.021
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.217 · 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