Bibliographic record
Abstract
Du Maghreb à l’Asie centrale ont été édifiés des monuments musicaux comme les nuba-s arabo-andalouses, les ayin-s mevlevi, le radif persan ou mugam azerbaïdjanais, le maqom boukharien ou khorazmien, l’onikki muqam ouïgour, et bien d’autres. Afin de mieux comprendre leur genèse et donc leur organisation, au-delà de la façade qu’ils présentent, on se propose de déconstruire quelques-uns de ces répertoires, de retracer les étapes de leur canonisation et d’en évaluer les conséquences. Cette démarche se justifie d’autant plus que la plupart d’entre eux sont actuellement promus à une reconnaissance officielle qui les expose à des entreprises de restauration ou de fixation susceptibles de conduire à la fossilisation, de les réduire de la mémoire au souvenir, et au-delà, à la « mémorialisation ». Face à des phénomènes de cet ordre, l’approche de l’ethnomusicologue ne se réduit pas à décrire, analyser et modéliser, mais peut aussi relever d’options esthétiques et l’engager positivement dans le processus dont il veut rendre compte.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".