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Enregistrement W2920041708 · doi:10.7202/1055855ar

Le modèle, une voie vers la professionnalisation. L'exemple de Yuli Turovsky et de ses étudiants

2019· article· fr· W2920041708 sur OpenAlexaffvenueabout
Florence Leyssieux

Notice bibliographique

RevueRevue musicale OICRM · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLiterature, Musicology, and Cultural Analysis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Basé sur une enquête réalisée auprès d’étudiants en interprétation de la Faculté de musique de l’Université de Montréal, cet article traite de la complexité du passage entre le monde de l’apprentissage et le monde professionnel chez les jeunes interprètes. L’absence de liens institutionnels entre la formation et la professionnalisation, ainsi que l’hétérogénéité des filières d’accès au monde du travail génèrent, pour les jeunes musiciens, des parcours d’insertion professionnelle placés sous l’égide de l’incertitude et de l’imprévisible. Cependant, l’analyse des données recueillies permet d’observer que le lien institutionnel manquant est remplacé par un lien individuel. On peut alors identifier le rôle que joue le professeur dans la construction d’un lien tant virtuel qu’effectif pour les jeunes interprètes en processus de professionnalisation. Car l’enseignant se positionne non seulement comme un maître où s’exerce un modèle de référence, mais aussi comme le « passeur » entre le monde de l’apprentissage et le monde professionnel. La notoriété du professeur et les démarches qu’il entreprend pour favoriser les expériences de scène de ses élèves ont des retombées importantes sur leurs conditions de professionnalisation. Dans cette optique, les actions menées par Yuli Turovsky, professeur à la Faculté de musique de l’Université de Montréal, soliste et chef d’orchestre, sont significatives. En s’appuyant sur la stabilité de modèles reconnus (orchestre de chambre et école stylistique d’interprétation), il crée pour ses étudiants des voies d’accès au monde du travail. Le modèle agit alors comme un outil pertinent d’intégration professionnelle et permet de contrecarrer partiellement l’indétermination liée à la réussite d’une carrière artistique.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,265 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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