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Enregistrement W3095360199 · doi:10.71781/4351

Création d'un univers fictif cohérent en musique: la narrativité non linéaire au sein d'un corpus d'oeuvres

2019· dissertation· fr· W3095360199 sur OpenAlexaboutno aff
Philippe Béland

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse présente le fruit de cinq années d’études et de travail au doctorat à l’Université de Montréal. Elle est le support théorique derrière un cycle de onze compositions instrumentales narratives et autonomes, suivant la définition du cycle donnée par la chercheure Anne Besson dans son livre D’Asimov à Tolkien : cycles et séries dans la littérature de genre 1 . L’objectif a été de créer des compositions constituant un univers fictif cohérent et uni, qui se penche sur le concept de la chronologie narrative dans la musique. Les œuvres ont été composées dans un ordre différent de celui dans lequel les événements du récit se déroulent. Cela permet d’explorer la notion d’antépisode (prequel) et de suite (sequel) en musique. Composées tout d’abord pour le concert, ces pièces, écrites pour des formations allant de la musique de chambre jusqu’au grand orchestre, ont été adaptées afin d’être enregistrées et travaillées en studio, ce qui permet d’ajouter une nouvelle couche de procédés compositionnels. Présentant plusieurs concepts théoriques tels que la narrativité (générale et propre à la musique), la notion de cycle dans un ensemble d’œuvres ainsi que la définition d’un univers fictif, cette thèse analysera ces onze œuvres et apportera des pistes de solution afin d’adapter ces procédés fréquemment utilisés en littérature et à l’écran à la musique.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,181 · 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'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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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