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Enregistrement W589608036 · doi:10.71781/4357

Musique, immigration et intégration au Québec

2012· dissertation· fr· W589608036 sur OpenAlexaboutno aff
Florence Leyssieux

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2012
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceImmigrationINTComputer scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les musiciens étrangers installés au Québec ont contribué à l’édification et au développement de la vie culturelle, et leur influence sur le milieu musical est loin d’être négligeable. Mais que connaît-on des conditions d’intégration socioculturelle et professionnelle de ces musiciens immigrants ? Quels obstacles rencontrent-ils, quelles stratégies développent-ils pour poursuivre leur carrière professionnelle dans un nouveau contexte social et artistique ? Cette recherche aborde un des aspects de la vie musicale québécoise à travers la problématique de l’intégration socioculturelle et professionnelle d’interprètes immigrants de musique savante occidentale (ou musique classique). S’appuyant sur le parcours de musiciens installés à Montréal depuis trente-cinq ans et moins, l’étude s’articule autour de quatre axes : l’impact de l’immigration sur les interprètes étrangers; leur processus d’intégration; l’influence du contexte socioculturel et musical sur les stratégies d’adaptation développées par ces musiciens; leurs apports au milieu musical québécois. Basée sur une approche sociomusicologique à partir d’une méthodologie mixte – étude théorique et enquête de terrain –, cette recherche se présente comme une enquête exploratoire visant à dresser un tableau général des situations rencontrées par les interprètes immigrants dans leur trajectoire d’intégration. Un cadre théorique a tout d’abord été bâti afin d’exposer, d’une part, les particularités du métier d’interprète (apprentissage et professionnalisation) et, d’autre part, les diverses étapes de l’immigration et de l’intégration et leurs spécificités. Ensuite, en replaçant dans ce cadre théorique les données recueillies sur le terrain, l’étude plus approfondie de cinq cas particuliers a permis d’appréhender la problématique à travers l’expérience des interprètes immigrants, et d’observer les stratégies qu’ils ont développées en réponse aux situations rencontrées; un de leurs plus grands défis étant de trouver un équilibre entre leurs codes culturels et musicaux et ceux de la société d’accueil. L’étude de cas s’appuie sur la mise en parallèle du cheminement d’interprètes installés à Montréal depuis trente-cinq ans et moins, l’objectif étant de mesurer les incidences des changements survenus dans le milieu musical sur le processus d’intégration socioprofessionnelle de ces musiciens. L’analyse des données recueillies révèle que ce n’est pas grâce à leur formation en musique classique que les interprètes immigrants réussissent à intégrer rapidement le milieu professionnel actuel, mais grâce à leur pratique parallèle de la musique traditionnelle de leur pays d’origine. Cette nouvelle dynamique d’adaptation, favorisée par les politiques de valorisation de la diversité culturelle, entraîne un glissement progressif de l’intérêt des organismes de soutien au développement artistique vers les musiques traditionnelles ou métissées. S’oriente-t-on vers un changement de paradigme conduisant à la perte graduelle de la prédominance du répertoire classique chez les interprètes immigrants, au profit du répertoire traditionnel ?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,285 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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