Notice bibliographique
Résumé
In her landmark book, In Search of Music Education (University of Illinois Press, 1997), Estelle R. Jorgensen lays the groundwork for the philosophy of music education, of which she is today’s foremost proponent. Decidedly not a “how-to” manual, her book poses difficult questions undergirding a systematic reflection on, first, the nature of education (Chapter 1); the nature of music (Chapter 2), and the dialectics and dialogics of music education (Chapter 3), reconciling the tensions and ambiguities when music and education are combined as an autonomous yet porous discipline. Jorgensen cites John Dewey, Paulo Freire, Maxine Greene, Susanne Langer, Israel Scheffler, and Alfred North Whitehead as her philosophical mentors, but it is Aristotle who is foundational to her analytic method. My chapter offers a close reading of In Search of Music Education within the parameters of its Hellenistic roots, specifically Jorgensen’s penchant for taxonomical structures, her embrace of Gaia as the hypothesis of universal interconnectedness, and her version of the ancients’ conception of mousikē technē, that is, the practice of music as aligned with the humanities. The chapter elaborates salient interrelationships between tenets of Greek aesthetic/poetic/cultural theory and Jorgensen’s attention to such contemporary educational values as interdisciplinarity and education for the common good.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,038 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».