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Record W2032639360 · doi:10.7202/015460ar

Musiques, cultes et société indienne à la Réunion

2003· article· fr· W2032639360 on OpenAlexvenueno aff
Monique Desroches, Jean Benoist

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCaribbean and African Literature and Culture
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtHumanitiesEthnologySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Musiques, cultes et société indienne à la Réunion Les deux auteurs, l'un ethnologue, l'autre ethnomusicologue, examinent la société indienne de l'île de la Réunion (océan Indien) à travers ses cultes et ses musiques. Leur analyse s'appuie sur les résultats d'enquêtes de terrain menées au cours des dix dernières années. Par le regard croisé des deux disciplines, ils tentent de connaître les enracinements sociaux des faits musicaux et de montrer combien la musique est une porte d'entrée privilégiée dans la compréhension du social. Dans l'entrecroisement d'héritages qui fait la richesse des mondes créoles, les musiques indiennes, à l'instar des cultes, se partagent le territoire réunionnais en fonction des valeurs et des croyances véhiculées par le groupe d'émergence. Les musiques religieuses, leurs stylistiques et leurs esthétiques répondent à ces valeurs. Aussi, les cultes et leurs musiques apparaissent-ils comme des marqueurs de statut, comme des facteurs identitaires. En conclusion, les auteurs discutent du récent essor du maloya (afro-malgache), soulignent l'intégration de certains éléments indiens dans cette expression musicale et se questionnent sur les nouveaux types de rapports entre la musique et le culte entretenus aujourd'hui par les gens d'ascendance indienne à la Réunion. Mots clés : Desroches, Benoist, musique, société indienne, la Réunion

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.051
Threshold uncertainty score0.101

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0030.005
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.093
GPT teacher head0.457
Teacher spread0.363 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations2
Published2003
Admission routes1
Has abstractyes

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