Bibliographic record
Abstract
À toute oeuvre d’art, il faut un lieu. Comment cette organisation de l’espace contraint-elle l’oeuvre qui y est produite ? Le cas du jazz dans les années 1940 et 1950 à Chicago montre comment la grande variété des lieux conditionne la musique qu’on y jouait. Beaucoup de musiciens qui jouaient dans cette variété d’espaces ont joué un répertoire varié et complexe de styles, chacun constituant une variante spécifique de la musique populaire de l’époque. Donc, il faut appréhender, en essayant de comprendre la production d’un joueur ou d’un groupe, que ce qu’ils faisaient en un lieu influençait ce qu’ils faisaient en un autre, de sorte que la musique d’un groupe de jazz, même très sérieux, pouvait porter les traces de la musique moins pure qu’ils avaient jouée ailleurs. Ça veut dire qu’il n’y a pas de type pure ni de musique ni de musiciens.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".