Les nouvelles technologies à l’opéra. Trois oeuvres lyriques revisitent le genre opératique
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude vise à montrer dans quelle mesure l’utilisation des nouvelles technologies à l’opéra permet de revisiter le genre opératique en proposant une nouvelle hiérarchisation des paramètres qui le constituent, notamment les composantes auditives et visuelles, ainsi que la scénographie, le lieu de production et le mode d’écoute. Afin de démontrer cette nouvelle hiérarchisation, trois oeuvres récentes et novatrices sont examinées en guise d’études de cas : EROR (The Pianist) (2019), un opéra sans chant de Georgia Spiropoulos ; Invisible Cities (2013), un opéra pour écouteurs de Christopher Cerrone, de même que Laila (2020), une oeuvre interactive mise au point par Opera Beyond, un projet chapeauté par le Finnish National Opera. Cette analyse démontre comment les oeuvres parviennent à confronter les définitions sociales et musicologiques de l’opéra, sans pour autant faire émerger une nouvelle définition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».