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Enregistrement W2789617872 · doi:10.7202/1043229ar

Musique et nation dans l’entre-deux-guerres (Europe-Amériques). Compte rendu de la journée d’étude inaugurale du projet de recherche, 10 décembre 2015, Maison de la Recherche, Paris

2018· article· fr· W2789617872 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Johanna Amar, Tristan Lebaud, Cecilia Gomes Pires

Notice bibliographique

RevueRevue musicale OICRM · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le 10 décembre 2015 se tenait à la Maison de la Recherche à Paris la journée d’étude Musique et nation dans l’entre-deux-guerres (Europe-Amériques) . Musicologues et historiens ont questionné l’articulation du fait musical et de l’idée nationale dans les démocraties de l’entre-deux guerres. Ce lien avait déjà fait l’objet de diverses études pour le xix e siècle et les régimes autoritaires. La journée d’étude est la première étape d’un projet de recherche international coordonnée par le Centre d’Histoire Culturelle des Sociétés Contemporaines de l’Université Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, le laboratoire Synergies Langues Arts musique ( slam ) de l’Université d’Evry-Val d’Essonne et l’Institut de Recherche en Musicologie ( cnrs , Université Paris-Sorbonne). Le lien entre « musique et nation » fut à nouveau questionné lors d’un colloque en 2016 à Manchester puis prochainement en octobre 2018 à Montréal.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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