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Enregistrement W2969222441 · doi:10.7202/1060132ar

David Cronenberg et Howard Shore. Bref portrait d’une longue collaboration

2019· article· fr· W2969222441 sur OpenAlexaffvenue
Solenn Hellégouarch

Notice bibliographique

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

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Après 45 ans de carrière, la filmographie de David Cronenberg compte 22 films, dont 15 ont été musicalisés par Howard Shore, qui a rejoint l’équipe du cinéaste en 1979. Si l’univers cronenbergien est aujourd’hui bien connu, l’apport de son compositeur demeure peu exploré. Or, la musique semble y jouer un rôle de toute première importance, le compositeur étant impliqué très tôt dans le processus cinématographique. Cette implication précoce est indicatrice du rôle central qu’occupent Shore et sa musique : comment le définir ? Plutôt que de recourir à une analyse des fonctions de la musique au cinéma, cet article explore les processus de création qui lui donnent naissance. Cronenberg et Shore, qui ont « tout appris en commun », présentent ainsi des processus créateurs aux traits similaires, ou plus exactement des figures artistiques communes, ici exposées, les regroupant sous une seule vision artistique : l’autodidacte, l’expérimentateur, l’improvisateur, le peintre/sculpteur et l’artiste-artisan.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,609
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · 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
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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