Notice bibliographique
Résumé
Les oeuvres musicales dansées peuvent être analysées sous différents angles. L’objectif de cet article est de comparer quatre méthodes d’analyse choréomusicologiques parmi les plus citées dans la littérature scientifique afin de caractériser au mieux la relation entre la musique et la danse. L’intérêt de de cette recherche vise à permettre de nouvelles études analytiques d’oeuvres du répertoire scénique et folklorique en Bulgarie, mais pas exclusivement. Nous commencerons par explorer la méthode de Stephanie Jordan, puis celle de Fyodor Lopukhov, des trois chercheurs Tamas Ungvary, Simon Waters et Peter Rajka, avant de traiter de celle de Paul Hodgins. Nous évaluerons quelle structure est la plus utile pour l’étude du répertoire folklorique scénique bulgare. Si les catégories proposées par Jordan accordent une place prépondérante au rythme, les lignes directrices développées par Lopukhov relèvent plus de conseils à la création. Les paramètres d’Ungvary, Waters et Rajka s’orientent davantage vers une réflexion sur la caractérisation de la relation entre musique et danse. Le paradigme de Hodgins décline un nombre important de critères d’évaluation choréomusicologiques qui semblent prometteurs.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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; 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 ».