Bibliographic record
Abstract
Depuis plus de quinze ans, au sein de l’organisme L’eau du bain, la conceptrice lumière Nancy Bussières, le concepteur sonore Thomas Sinou et moi, qui me situe plutôt du côté du texte et de la mise en scène, travaillons à composer depuis la scène. Ensemble, nous cherchons à déconstruire les hiérarchies au sein des processus de création théâtrale traditionnels, en mettant sur un pied d’égalité les différents éléments qui constituent l’oeuvre ; soit les corps en scène, le son, la lumière et le texte. Cet article propose d’expliquer comment nous cherchons à travailler d’abord et avant tout l’espace théâtral pour susciter des sensations fortes chez les spectateur·rice·s afin qu’ils et elles construisent leur propre voyage dramaturgique. Plus que de raconter des histoires, nous cherchons à créer des espaces à habiter, des déserts à parcourir, des rêves à ré-imaginer. Des descriptions de certains de nos projets témoigneront des stratégies empruntées pour déployer des lieux où on s’entend écouter, où on se voit voir et où l’on ressent son corps ressentir. Une perspective théorique viendra ensuite montrer comment ces recherches s’inscrivent dans un chantier plus global d’un renouvellement des pratiques de création et d’analyse des oeuvres dramatiques et de leur processus.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".