De nouvelles danses pour le vieux Monsieur B. Musique de J.-S. Bach avec chorégraphies et improvisations de la fin du XXe siècle
Bibliographic record
Abstract
Un survol des développements choréomusicaux de la fin du XXe siècle révèle un nombre étonnant de productions en danse de tous genres et styles sur la musique de Jean-Sébastien Bach. Il ne fait aucun doute que Bach a été l’un des compositeurs les plus populaires chez les chorégraphes du siècle dernier, même si les oeuvres utilisées n’étaient pas forcément vouées à la danse. Ainsi, plusieurs faits peuvent expliquer ce phénomène. D’abord, les formes et les structures dans sa musique sont claires et évidentes, se prêtant admirablement aux chorégraphies. Deuxièmement, sa musique est très expressive, ce qui tient de la rhétorique et de la théorie des passions de son époque. Enfin, le compositeur a souvent été inspiré par les rythmes de la danse, même si sa musique est généralement beaucoup plus complexe que la musique de danse dite « idiomatique ». Nous comparerons deux démarches d’interprétation en danse afin de démontrer l’étendue possible des conceptions chorégraphiques de l’oeuvre de ce doyen de la musique occidentale. L’une est la création de Gerhard Bohner, chorégraphe allemand ayant évolué au sein du Tanztheater de Pina Bausch ; l’autre consiste en des improvisations de Steve Paxton.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".