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Enregistrement W3036259826 · doi:10.7202/1069470ar

Orienter l’écoute et la réception. La diffusion des préfaces aux poèmes symphoniques de Liszt dans les salles et la presse en Allemagne et en France (1850-1914) : une enquête préliminaire

2020· article· fr· W3036259826 sur OpenAlexvenueno aff
Céline Carenco, Nicolas Dufetel

Notice bibliographique

RevueRevue musicale OICRM · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusicology and Musical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Connu comme l’inventeur du « poème symphonique », Liszt entoure un grand nombre de ses oeuvres d’écrits aux formes diverses, que nous appelons « paratextes ». Ces paratextes semblent constituer un puissant moyen de médiatiser sa musique, mais qu’en est-il réellement de leur diffusion, de leur circulation et de leur réception ? Nous partirons à la recherche des textes de préface des poèmes symphoniques de Liszt, de leurs traces et de leur influence dans la presse et plus largement dans l’espace médiatique français et allemand (incluant les affiches, programmes, annonces et comptes rendus de concert), afin d’interroger leur fonction dans la médiatisation de sa musique : dans quelle mesure les paratextes permettent-ils au compositeur d’orienter l’écoute ? Et quels rôles jouent-ils dans la réception de sa musique ? Après quelques considérations sur le rôle des paratextes dans l’esthétique lisztienne, nous proposerons quelques pistes de recherche à travers plusieurs études de cas (exemples de diffusions en Allemagne, à, Paris, Angers et Nancy).

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 enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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