Bibliographic record
Abstract
vezes árduo, da arte-educação.Gratidão aos muitos mestres que me acompanham desde os primórdios, alguns em especial: Lenice Prioli e Martha Herr.Dedico a vocês esse trabalho. RESUMOEm 1918, Constantin Stanislavski é convidado a assumir o Estúdio Ópera do Teatro de Moscou.É neste trabalho que ele, reconhecendo as possibilidades do ritmo e da música, transita da fase da Memória Emotiva para a fase das Ações Físicas, inaugurando outro pensamento sobre qual deveria ser a preparação para a atuação do ator: uma atuação baseada em ações (psico) físicas, que desencadeassem os processos interiores do ator, em lugar da mera reprodução de códigos que caracterizassem uma personagem, transmitidos pelo diretor.A música foi elemento fundamental na preparação do ator no século XX e a ópera, em sua essência um gênero híbrido, foi bastante utilizada como laboratório.Teatro e dança aproximaramse, neste século, pela mesma questão: o papel do corpo enquanto lugar de expressão/atuação.Compreendendo a ópera como um gênero teatral, levantamos questão semelhante: qual o papel do corpo na expressão vocal do cantor-ator?Como prepará-lo para ser um lugar de ação física e vocal?Esta pesquisa relata a preparação corporal/treinamento realizada com a classe de Ópera Estúdio do Instituto de Artes-Unicamp para a montagem de Dido & Aeneas, de Henry Purcell.Tendo como referência teórico-prática principal os estudos de Rudolf Laban sobre o movimento humano, algumas práticas corporais foram propostas a fim de observar, em primeira pessoa, se a vivência de diferentes esforços, consciência do corpo e partes do corpo e das relações entre corpo e espaço se mostram na atuação e na expressividade vocal dos cantores-atores.Estes estudos de movimento, realizados ao longo do ano de 2015, resultaram em processos criativos particulares concatenados para a concepção desta encenação.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.073 | 0.011 |
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".