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Record W1546265268 · doi:10.7202/1026181ar

Ces lieux où ingénieurs et musiciens convergent

2014· article· fr· W1546265268 on OpenAlexvenueno aff
Cléo Palacio-Quintin

Bibliographic record

VenueCircuit Musiques contemporaines · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicMusic Technology and Sound Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Particulièrement au cours du xx e siècle, le développement des technologies d’enregistrement du son, puis de l’informatique, ont révolutionné la pratique musicale de nombreux créateurs. Le musicien, intéressé par les possibilités sonores inouïes qu’offrent ces nouveaux outils, deviendra de plus en plus « technicien », « ingénieur » voire « programmeur », afin de réaliser ses oeuvres. La nécessité d’avoir accès à des équipements de pointe (au départ rares et très coûteux) et aux connaissances techniques pour s’en servir et les développer donne naissance à des centres de recherche et de création où vont se réunir ingénieurs et compositeurs. Cet article présente les premières institutions ayant posé d’importants jalons pour la discipline, en examinant particulièrement deux figures phares du développement de la musique-technologie, soit Pierre Schaeffer ( grm, France) et Max Mathews (Bell Labs, États-Unis), souvent respectivement qualifiés de « pères » de la musique électroacoustique et de la musique informatique. Les collaborateurs privilégiés de Mathews sont également présentés : Jean-Claude Risset et John Chowning (de l’Université de Stanford). Des parties thématiques soulignent l’historique des tout premiers studios fondés au sein de radios d’État, ainsi que plusieurs autres fondés au sein des universités nord-américaines à partir des années 1950. Ce survol se termine sur des institutions françaises fondées au cours des années 1960 et 1970. Ces lieux pionniers ont tous engagé des activités de recherche et de création significatives, qui ont permis le développement d’outils technologiques pour la création musicale.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.844
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.055
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
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