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Enregistrement W575321291 · doi:10.71781/4187

La médiation musicale. Le cas de la note de programme et de l'intervention orale

2012· dissertation· fr· W575321291 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-Simon Robert-Ouimet

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2012
Typedissertation
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanitiesPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous nous sommes ici intéressé à la médiation musicale en tant qu’activité professionnelle et comme outil pédagogique. Dans un premier temps, nous avons voulu mettre en lumière les principaux acteurs de ce phénomène en Allemagne, en France, en Grande-Bretagne, aux États-Unis et au Québec. Nous nous sommes également penché sur la réalité professionnelles de trois musicologues québécois s’adonnant régulièrement à des activités de médiation musicale : Pierre Vachon, Guy Marchand et Dujka Smoje. Dans un deuxième temps, nous avons préparé cinq notes de programme et deux interventions orale pour cinq concerts donnés par des organismes musicaux montréalais : les Grands vents de Montréal, Clavecin en concert, Pentaèdre, Portmantô Ensemble et la Société de musique contemporaine du Québec. Ces notes de programme et interventions orales ont servi à tester auprès du public la pertinence de quatre modèles de médiation musicale que nous avons spécialement conçu pour l’occasion. Ces modèles portaient chacun sur une dimension particulière des œuvres commentées : leur sens (modèle A), leur structure (modèle B), leur réception historique (modèle C) et leur exécution (modèle D). Les réponses des 156 auditeurs, obtenues par le biais de questionnaires que nous avons distribué avant les prestations, ont révélé que les modèles B et C contribuèrent particulièrement à améliorer leur expérience esthétique.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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.

Tête enseignante Opus0,198
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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