Bibliographic record
Abstract
Ce numéro observe comment les arts dramatiques, scéniques et visuels se saisissent du corps marionnettique – marionnette, effigie, pantin, corps artificiel, acteur ou danseur marionnettisé ... –, se règlent ou se dérèglent sur lui pour se réinventer et ouvrir de nouvelles voies à l'incarnation de la parole et à l'animation des figures (« anima », faut-il le rappeler, signifie « souffle »). Des voix en playback marionnettisant les acteurs (Carmelo Bene) aux effigies harcelées par des voix (Gisèle Vienne) en passant par ces voix venues désarticuler et/ou animer le personnage (de Yeats à Kossi Efoui), multiples sont les écritures à dialoguer avec les pratiques vocales marionnettiques : soit qu'elles multiplient les écarts, les zones de friction ou d'émancipation entre la voix et le corps, soient qu'elles jouent du décentrement, voire de la mise à distance, entre l'origine de la voix et sa répartition dans l'espace. Entre dématérialisation des corps (ombres, projections, hologrammes, …) et corps affirmant leur matérialité, comment la dimension vocale et sonore de ces corps vient-elle dire quelque chose de nos discours (intimes et idéologiques), de nos ritournelles et de nos mondes ? Comment les artistes se mettent-ils à l'écoute de la voix marionnettique et s'efforcent-ils de la traduire ? La réflexion se veut transversale de par la diversité des territoires visités (Argentine, Belgique, France, Iran, Italie, Japon, Québec...) et des époques abordées (des pratiques traditionnelles comme le Bunraku aux formes scéniques très contemporaines d'avatars ou de masques vidéo).
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.005 |
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".