Bibliographic record
Abstract
Досліджено особливості танців категорії Кабаре і виявлено їхні художньо-естетичні особливості в контексті специфіки розвитку сучасного танцювального спорту. Розглянуто вимоги до виконавців категорії Кабаре, визначені Національною танцювальною організацією Америки (National Dance Council of America) та Національною танцювальною організацією Канади (National Dance Council of Canada) та особливості оцінювання. Виявлено, що специфіку танців категорії Кабаре визначає певний набір елементів: тема, гра персонажа, затверджений реквізит; імерсивна компонента, що сприяє залученню глядача в історію, яку виконавці розповідають засобами хореографічної та музичної виразності; використання підтримок, підйомів у повітрі, трюкових елементів, акробатичних рухів, падінь, ковзання, відривів, зміни партнерів, зворотного ведення/слідування та ін. Констатовано, що відповідно до тенденцій соціокультурного простору перших десятиліть ХХІ ст. розвиток танцювального спорту відбувається у напряму естетизації. У контексті естетичних особливостей танців категорії Кабаре можна говорити про чітко виражені синтетичні тенденції (звернення до засобів лексичної виразності хореографічного мистецтва, театрального та циркового мистецтва; взаємопроникнення виражальних засобів одного виду мистецтва в інший; змішання жанрів; розмивання кордонів між мистецтвом танцю і видовищним мистецтвом), театралізацію, видовищність, трюкову естетику та віртуозність виконання.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.009 |
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".