Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une étude de cas du festival IMPACT de Kitchener, en Ontario, pour illustrer ce que permet un tel festival ainsi que les obstacles à surmonter dans l’organisation de festivals de théâtre internationaux au Canada, en particulier ceux qui tentent de promouvoir la négociation et l’échange interculturels. Le texte présente d’abord l’histoire du festival et un aperçu des conditions matérielles de son fonctionnement, y compris le financement, les questions relatives à la traduction, la politique internationale, l’espace, les pratiques professionnelles et les différences culturelles. Ensuite, l’étude s’attarde à l’édition 2019 du festival, où diverses tensions et contraintes ont atteint leur paroxysme, entraînant la démission de la direction artistique et de la présidence du conseil d’administration. L’article prône un modèle d’administration et d’organisation de festival plus flexible, davantage axé sur la communauté et géré par les artistes. Plutôt que de se contenter du modèle qui prévaut au Canada, ce modèle doit permettre les rencontres et les échanges par-delà les différences culturelles. Enfin, l’article insiste sur la nécessité de trouver de nouvelles façons de concevoir des festivals tels qu’IMPACT pour agir comme des médiateurs interculturels, des lieux de négociation et de renégociation de valeurs culturelles, où les artistes et d’autres personnes peuvent se réunir et générer un dialogue vivant et performatif au-delà des différences, qui demeurent néanmoins réelles et respectées.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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.
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".