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Enregistrement W1544283212 · doi:10.7202/016771ar

Towards an Analysis of Compositional Strategies1

2007· article· en· W1544283212 sur OpenAlexvenueno aff
François Delalande

Notice bibliographique

RevueCircuit Musiques contemporaines · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntuitionStudioComputer scienceRelation (database)MusicalProduct (mathematics)Process (computing)Composition (language)EpistemologyLinguisticsPsychologyArtVisual artsCognitive scienceMathematicsLiteraturePhilosophyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The author is interested in the process of composing, i.e. the invention of a piece of music from the initial spark of intuition to the final product. His study is based on the “Germinal” project, an experiment in composition involving fourteen composers working with identical technical resources in computer studio 123 of the grm (Groupes de recherches musicales) in Paris in 1985. Their creations all followed a common work schedule in four stages, with each composer adopting a very personal strategy at each of these stages. Describing their strategies amounts to giving an account not only of their actions, but also of the attitudes and decisions that led from an initial project to a final product. Four levels of criteria governing the decision-making process are then proposed: technical quality, grammaticality, the musical idea and the topic. The first two conform to a search for regularity while the latter two suggest a desire for singularity. These levels determine work attitudes in relation to sound and machines, i.e., poietic attitudes. From this comparative study several strategies have emerged, three of which are explained. Finally, the author develops the concept of singularity, which is a central concern of composers, and which may also be viewed as a challenge to computers and music analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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