MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1546265268 · doi:10.7202/1026181ar

Ces lieux où ingénieurs et musiciens convergent

2014· article· fr· W1546265268 sur OpenAlexvenueno aff
Cléo Palacio-Quintin

Notice bibliographique

RevueCircuit Musiques contemporaines · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particulièrement au cours du xx e siècle, le développement des technologies d’enregistrement du son, puis de l’informatique, ont révolutionné la pratique musicale de nombreux créateurs. Le musicien, intéressé par les possibilités sonores inouïes qu’offrent ces nouveaux outils, deviendra de plus en plus « technicien », « ingénieur » voire « programmeur », afin de réaliser ses oeuvres. La nécessité d’avoir accès à des équipements de pointe (au départ rares et très coûteux) et aux connaissances techniques pour s’en servir et les développer donne naissance à des centres de recherche et de création où vont se réunir ingénieurs et compositeurs. Cet article présente les premières institutions ayant posé d’importants jalons pour la discipline, en examinant particulièrement deux figures phares du développement de la musique-technologie, soit Pierre Schaeffer ( grm, France) et Max Mathews (Bell Labs, États-Unis), souvent respectivement qualifiés de « pères » de la musique électroacoustique et de la musique informatique. Les collaborateurs privilégiés de Mathews sont également présentés : Jean-Claude Risset et John Chowning (de l’Université de Stanford). Des parties thématiques soulignent l’historique des tout premiers studios fondés au sein de radios d’État, ainsi que plusieurs autres fondés au sein des universités nord-américaines à partir des années 1950. Ce survol se termine sur des institutions françaises fondées au cours des années 1960 et 1970. Ces lieux pionniers ont tous engagé des activités de recherche et de création significatives, qui ont permis le développement d’outils technologiques pour la création musicale.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCircuit Musiques contemporainesMême sujetMusic Technology and Sound StudiesTravaux en français237 207