Bibliographic record
Abstract
L’article concerne une étude ergonomique sur la composition musicale assistée par ordinateur, effectuée en 1982-1983. Le but était d’étudier l’interaction entre compositeur et ordinateur et de saisir la façon dont cet outil nouveau (à l’époque) affectait le processus compositionnel. Cet article se concentre sur les projets de deux compositeurs, qui travaillaient à l’Ircam avec deux systèmes informatiques différents, et sur les contraintes pragmatiques subies par les compositeurs. L’analyse ergonomique effectuée a montré que le processus compositionnel de deux compositeurs se caractérisait par trois étapes: (i) création d’un espace compositionnel décrit sur le plan du système informatique par un certain nombre de paramètres ; (ii) exploration de l’espace compositionnel afin d’examiner ses possibilités ; (iii) attribution aux paramètres de l’espace sonore des valeurs qui vont produire une musique souhaitable. Dans le cas du premier projet, l’espace compositionnel était constitué des instruments musicaux, dont les paramètres psycho-acoustiques ne pouvaient pas être facilement décrits d’une manière compatible avec les formalismes de l’informatique. Cela avait obligé le compositeur, pendant l’étape de l’exploration de l’espace compositionnel, à entrer dans une situation d’apprentissage, comparable à celle de l’apprentissage d’un instrument de musique. Or, à cause d’une série de contraintes pragmatiques (par exemple, le temps d’écoute différé et la modification discrète des valeurs des paramètres ), un tel apprentissage n’a pas pu se réaliser. Par conséquent, le compositeur n’a pas pu réaliser son projet en utilisant le système informatique. Dans le cas du second projet, l’espace compositionnel était défini par le compositeur, sur le plan conceptuel, d’une manière compatible avec les formalismes de l’informatique (règles mathématico-géométriques). Ainsi, et malgré les contraintes pragmatiques subies, le compositeur est arrivé plus facilement à explorer l’espace compositionnel et finalement à créer la musique qu’il souhaitait. Outre son intérêt historique, cette étude peut aussi avoir un intérêt à l’heure actuelle. Les contraintes pragmatiques qui sont présentes dans l’utilisation de tout système informatique peuvent expliquer, au moins en partie, les difficultés éprouvées par les compositeurs qui essaient de réaliser une oeuvre à l’aide d’un système informatique, et leur identification peut indiquer les directions que doit prendre l’amélioration de ce dernier.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".