Bibliographic record
Abstract
Du 8 au 10 février 2021, le Regroupement des arts de la scène et de l'écran (RASE), association étudiante des cycles supérieurs en Littérature, arts de la scène et de l'écran de l'Université Laval, a tenu son colloque annuel, en ligne, dans le cadre du festival Mois Multi.Profondément interpellé par l'actualité du milieu artistique et par la situation mondiale, le RASE a lancé un appel aux chercheurs émergents des arts de la scène, de l'écran, des littératures et d'autres domaines artistiques pour ouvrir un espace de partage des réflexions et des expériences en rapport avec la crise pandémique, mais aussi, plus largement, avec la notion de crise en art.En tant qu'organisatrices ayant assisté à l'ensemble des présentations, nous proposons d'examiner les réponses à la crise qui ont émergé de l'ensemble des artistes-chercheurs et des chercheurs provenant tant du Québec que de l'international qui ont répondu à notre appel.Si la philosophe Myriam Revault d'Allonnes voit dans la crise « le moment où -avec les perturbations -surgissent les incertitudes : incertitudes quant aux causes, quant au diagnostic, quant aux effets, quant à la possibilité même d'une issue » (2012, p. 110), certains chercheurs et artistes se saisissent du bouleversement comme d'une porte ouverte vers le changement espéré.Dans un premier temps, un dialogue s'est engagé autour du concept de crise en art entre les présentations de Marie-Christine Lesage, Dominique Chateau, Eirini Polydorou et Cyril Juvenil Assomo.Dans un second temps, les conférences-démonstrations du duo Nicolas Berzi et Armando Menicacci,
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.007 |
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".