Bibliographic record
Abstract
Ce numéro thématique de la revue TRIC regroupe des essais de professeurs chercheurs impliqués en art dramatique / théâtre dont le travail porte principalement sur la formation d’enseignants à l’université. Ils se sont réunis au printemps 2005 lors du colloque annuel de l'ARTC (maintenant ACRT) qui a eu lieu à London, Ontario afin de réfléchir sur la question de l’enseignement et de la transmission de cet art auprès de futurs enseignants. L’enseignement de l’art dramatique / théâtre n’est jamais simple et doit inévitablement passer par la pratique. Que doivent faire les futurs enseignants en classe auprès des élèves du primaire ou du secondaire? Comment une expérience artistique comme celle de l’art dramatique / théâtre ouvre-t-elle à une expérience singulière? Quels sont les défis qui attendent les futurs enseignants quand ils seront devant une classe de 25 ou de 30 élèves? Quelles seront les stratégies retenues pour que les élèves découvrent cet art à travers des personnages, des récits et des fictions sans oublier le plaisir du jeu? Voilà des questions auxquelles les auteurs ont tenté de répondre selon divers points de vue.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.546 | 0.335 |
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".