Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une analyse queer de l’un des personnages les plus significatifs de l’opéra baroque, Orphée, à travers des oeuvres lyriques de compositeurs comme Peri, Caccini, Monteverdi, Landi, Rossi, Louis Lully, Telemann et Gluck. Dans un premier temps, on observera comment le matériau mythique puisé dans Ovide et Virgile est resserré et moralisé afin de se couler dans les convenances du genre lyrique. La violence à l’encontre des femmes, ou exercée par elles, tout comme la bisexualité d’Orphée sont voilées mais subsistent à l’état de sous-texte intelligible. Elles servent d’ailleurs à construire Orphée en tant qu’« homme », pour reprendre la position de Wittig. Dans cette « technologie du genre » (T. de Lauretis), les dénouements heureux ou malheureux des opéras orphiques éclairent les représentations hétérosexuelles ou homosexuelles du personnage, depuis le néo-platonisme de la Renaissance jusqu’aux Lumières. Aujourd’hui, les interprétations scéniques de ces opéras mettent en œuvre une véritable « performance de genre » (J. Butler) de par la multiplicité des tessitures attribuées à Orphée (baryton, ténor, alto ou soprano castrato, mezzo-soprano féminin et contre-ténor) et l’éventualité du travesti. L’actuelle compétition entre les chanteuses et les chanteurs pour le rôle-titre de l’opéra de Gluck se fonde sur une méconnaissance de la place des femmes dans les distributions de l’époque baroque et sur la construction d’un véritable mythe à partir de la figure historique du castrat. Quoi qu’il en soit, les opéras orphiques du répertoire offrent encore un terrain propice pour faire entendre des voix subversives.
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 | 0.002 |
| 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 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".