Worst practices : détourner les pratiques compositionnelles en musique mixte pour une plus grande authenticité créative?
Notice bibliographique
Résumé
Ce document présente une démarche de recherche-création, intitulée Worst Practices, développée dans le cadre d’un Doctorat en Composition et Création Sonore effectué au sein de la Faculté de Musique de l’Université de Montréal. Il est lié une série de compositions qui sont le volet pratique de ce projet. Ce texte précise les notions théoriques sur lesquels il s’appuie. Il présente d’abord différentes stratégies compositionelles appliquées au sein de ce projet. Dans un second temps il procédera à une analyse des différentes pièces réalisées en présentant une première série des projets qui ont inspirés cette démarche, un second ensemble de pièces ou les techniques proposées apparaissent plus consciemment, pour enfin présenter deux projets plus conséquents qui ont été entièrement constitués selon le concept de Worst Practices. Cette démarche s’inspire de la notion de bifurcation néguentropique, proposée par le philosophe français Bernard Stiegler, et consiste en une voie artistique en réaction à un environnement où l’accélération technologique est source d’aliénation et ou la surproduction pose la question de la pérennisation de son travail. Ainsi une continuité avec la démarche d’artistes tels que Frank Zappa, Charles Mingus, ou encore Erik Satie, est établie. Par la suite une série de stratégies déviantes est présentée en commençant pas l’analyse de ‘mauvaises’ habitudes de travail volontairement assumées, puis par la description de méthodes artistiques : le détournement, le débordement et la déconstruction-lacération. Ces approches de création seront ensuite identifiées au cours des analyses qui occupent les trois derniers chapitres de ce texte. Dans ce cadre, la manière dont ces pratiques ont évolué au sein de ce projet de recherche-création sera mise en avant pour illustrer le déploiement progressif des Worst Practices dans cette série de compositions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».