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Enregistrement W2797925852 · doi:10.7202/1043868ar

La Musicologie du cinéma : enjeux disciplinaires et problèmes méthodologiques

2018· article· fr· W2797925852 sur OpenAlexvenueno aff
Chloé Huvet

Notice bibliographique

RevueIntersections Canadian Journal of Music · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusicology and Musical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Si la musique de cinéma a longtemps été délaissée sur le plan scientifique, en particulier dans la francophonie, la floraison d’analyses musicologiques spécialisées dans ce domaine depuis quelques décennies commence toutefois à combler cette lacune. Par un regard réflexif porté sur ce jeune champ disciplinaire qu’est la « musicologie du cinéma », il s’agira d’interroger la place de l’étude de la musique de film au sein des travaux en musicologie, afin de comprendre le désaveu dont elle a pu faire l’objet. Bien que des disparités perdurent entre les musicologies nord-américaine et française, nous montrerons que l’institutionnalisation progressive de l’étude de la musique de film et son rattachement assumé à la musicologie semblent en bon chemin. L’exposé des problématiques propres à l’étude de la musique de cinéma permettra de dégager non seulement les défis méthodologiques posé par un tel objet de recherche, mais aussi d’éclairer la manière dont elles rejoignent et réengagent nombre de réflexions animant la discipline musicologique elle-même.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0040,029
Communication savante0,0210,014
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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