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Record W1601596918 · doi:10.7202/1006363ar

Aborder la modernité : Triptyque et Lignes et points de Pierre Mercure

2011· article· fr· W1601596918 on OpenAlexvenueno aff
Brian Cherney

Bibliographic record

VenueCircuit Musiques contemporaines · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLiterature, Musicology, and Cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtHumanitiesArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les deux oeuvres pour orchestre Triptyque (1959) et Lignes et points (1964) illustrent les diverses façons qu’avait Pierre Mercure d’aborder l’héritage du modernisme musical. Un des traits fondamentaux de la musique d’allégeance moderniste – et une préoccupation qui relie les compositeurs des premières décennies du xx e siècle (Bartók, Stravinsky, Berg, Hindemith, Honnegger, etc.) avec ceux qui relèvent de l’avant-garde musicale de l’après-guerre – se trouve dans un souci de symétrie. Pour sa part, Mercure emploie des formes symétriques pour structurer les deux oeuvres étudiées dans cet article à divers niveaux. Dans Triptyque , la surface de la musique reste tout à fait traditionnelle, alors que plusieurs aspects de sa structure (un peu cachés) relèvent d’une sensibilité résolument moderniste. Dans Lignes et points , au contraire, la surface de la musique, les sons, les couleurs et les textures sont empreints d’un caractère moderne, voire avant-gardiste, alors que sa structure pour ainsi dire « souterraine » se résume à un thème et variations de confection tout à fait classique (bien que cette forme ne s’entende pas nécessairement comme telle). D’autres aspects de ces deux oeuvres révèlent l’influence sur Mercure de ses contemporains, tels que Karlheinz Stockhausen, Earle Brown et John Cage, dont Mercure a entendu les oeuvres lors de la Semaine internationale de musique actuelle (SIMA) qu’il a organisée en 1961.

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), Insufficient payload (model declined to judge)
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 score0.817
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.072
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.239 · 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

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Published2011
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