Progetto per le scenografie e gli allestimenti alla Villa dei Quintili
Bibliographic record
Abstract
Il progetto per le scenografie e gli allestimenti alla Villa dei Quintili del Dipartimento di Architettura e Progetto diretto dalla prof.ssa Alessandra Capuano, ideato dai dottorandi Sara R. Ahmed, Wei Chen, Alberta Piselli sotto la direzione di Federica Morgia e Alfonso Giancotti è stato realizzato nell’ambito del "DANCE SCREEN IN THE LAND. Festival di danza, arte e video tra natura, archeologia e web. Pensando ad Antonio Canova" andato in scena dal 14 al 18 settembre 2022 presso il Ninfeo della Villa dei Quintili nel Parco Archeologico dell’Appia Antica. Il progetto, promosso da Roma Capitale - Assessorato alla Cultura, è vincitore dell'Avviso Pubblico "Estate Romana 2022 - Riaccendiamo la Città, Insieme" curato dal Dipartimento Attività Culturali ed è realizzato in collaborazione con SIAE ed è stato organizzato dall’Associazione Canova22. Dancescreen è un progetto triennale sostenuto dal Ministero delle Cultura, per la direzione artistica di Fiorenza d'Alessandro in collaborazione con Franz Prati, Laura Fusco, Luca Molinari. L’allestimento al Ninfeo dei Quintili consiste nell’allestimento del palcoscenico e nella realizzazione di pedane in legno, a diverse altezze. Le pedane ospitano circa 90 spettatori disposti in file di sedie distanziate ma anche in maniera libera e informale per consentire al pubblico di scegliere il punto di vista spostando la sedia a proprio piacimento. Un insieme di rampe e scale, in legno e metallo, consente ai danzatori di accedere al palco ma anche di utilizzare le pedane per ulteriori performance. Un sistema modulare metallico al quale sono fissate strisce di tessuto rosso compone, assumendo diverse forme, gli elementi di servizio: biglietteria, camerini per gli artisti, schermature per i bagni.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.115 | 0.016 |
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".