Conflits armés contemporains, systèmes de notation et écologie documentale : penser à travers low intensity conflicts de Franck Leibovici
Notice bibliographique
Résumé
Depuis le début des années 2000, le poète et artiste Franck Leibovici utilise des documents et artefacts élaborés dans le cadre des conflits dits de « basse intensité » afin d’explorer, par les biais de dispositifs poétiques, les formes de vie produites par ces situations géopolitiques. Suivant une approche écologique, les documents mobilisés – qu’ils soient des transcriptions de chants djihadistes, des vidéos, des résolutions de l’ONU ou des textes divers issus d’internet – sont conçus comme des instruments d’action capables d’expliciter les dispositifs qui les ont produits. En 2019, Frank Leibovici publie son « mini-opéra pour non-musiciens » low intensity conflicts aux éditions MF. L’œuvre constitue un écosystème de dix séquences – chacune fondée sur un système de notation particulier – qui produisent des situations et des savoirs spécifiques. De quelle façon l’écologie documentale proposée par Leibovici dans low intensity conflicts bouleverse la notion d’œuvre musicale et peut nous aider à penser les liens entre conflits armés et création musicale contemporaine ? Cette communication apportera des réponses à cette question.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,024 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».