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Enregistrement W2595895376 · doi:10.7202/1038942ar

Fonctionnalisme technologique en musique

2017· article· fr· W2595895376 sur OpenAlexaffvenue
Dragos Chiriac

Notice bibliographique

RevueIntersections Canadian Journal of Music · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensCanadian University Music Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le jargon philosophique habituel, un jugement de type « universel » est un concept toujours valide dans toutes les situations / époques, qui s’applique à tous les individus qu’il a la prétention de catégoriser. Au cours de cet article, nous suggérons que l’ébauche d’une quelconque définition « universelle » de l’art doit se heurter à des problèmes ontologiques (l’essence de l’art) sérieux. Nous proposons qu’il soit plus prudent de s’abstenir de faire de tels jugements en ayant une approche fonctionnaliste pour décrire sans définir le processus créatif ainsi que les oeuvres qui y aboutissent. Nous faisons la démonstration de cette approche construite sur un refus conscient de définir l’art, en analysant (avec les catégories des fins et des moyens) le rapport à la technologie du pianiste Glenn Gould. Il s’agit, en quelque sorte, d’un dialogue ouvert avec le lecteur. Finalement, nous aboutissons à la conclusion qu’il peut être pertinent pour le chercheur-créateur (un mélange entre le théoricien et l’artiste qui cherche à valider son art) d’opter pour une esthétique singulière ou d’essayer de constituer une théorie universelle de l’art en attaquant le problème ontologique par le biais de la linguistique (une suggestion, sans garanties). En dehors de notre approche fonctionnaliste, qui par rigueur intellectuelle peut tendre vers un relativisme insatisfaisant, il s’agit des seuls choix prometteurs qui ne se limitent pas aux analyses historiques ou aux analyses d’oeuvres individuelles (le paradigme actuel de l’enseignement théorique universitaire en musique) auxquels nous avons pensé.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,024
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,106 · 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'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
Publié2017
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