Idag delades Gunn Wållgren-stipendiet ut vid en tillställning på Kungliga Musikaliska akademien. Varje år tilldelas en stipendiat från Kungliga Operan och en från Dramaten.

Årets stipendiat från Kungliga Operan är Miriam Treichl (bilden) och från Dramaten Irene Lindh.

Motiveringen för valet av Miriam Treichl:

Modig, självkritisk, övertygande, alltid med stark inlevelse, magnifik, självutlämnande, genuint rolig med en oslagbar timing. Detta är några av hennes redskap som sedan omsätts i en vokal prakt parad med en fysisk rollgestaltning som blir lycklig av att få ta emot.

Miriam finns på scenen där och nu! I de roller hon gjort på Operan har spännvidden varit fenomenal, ingen rollfigur har liknat den andra och alla har varit självklara. 

Som parhäst till Henrik Dorsin i Glada Änkan tog hon scenen i fullständig besittning för att senare med stort allvar bli prinsessa som Amneris i  Aida för att sen ikläda sig Toreadorkostym och bli en Carmenzita. Allt med samma övertygelse och bara några få exempel på hennes spännvidd.

Svensk-österrikiska Miriam Treichl är engagerad som gästsolist på Kungliga Operan i Stockholm där hon innevarande säsong kommer framträda som Amneris i Aida, Graumanns Hustru/En Gammal Kvinna/Spanjorska/Servitris i Christoph Loys iscensättning av Schrekers Der ferne Klang, Old Lady i Bernsteins Candide och Waltraute i Valkyrian.

Säsongen 2018–19 gjorde Miriam Treichl titelrollen i Carmen, hon sjöng sin första Amneris, samt framträdde i rollen som Njegus i Glada Änkan på samma scen.


2019 års mottagare har utsetts av styrelse för Gunn Wållgrens minnesfond: Vd/operachef Birgitta Svendén, Kungliga Operan, chefdramaturg Emma Meyer Dunér, Dramaten och ständige sekreteraren Fredrik Wetterqvist, Kungliga Musikaliska akademien samt överintendenten Jan Lindman, Kungliga Slottet. Minnesfonden är instiftad av framlidne teaterkritikern Sven Ståhl. 

Foto: Susanne Fagerlund

LÄMNA ETT SVAR

Vänligen ange din kommentar!
Vänligen ange ditt namn här

Denna webbplats använder Akismet för att minska skräppost. Lär dig hur din kommentardata bearbetas.