Bibliographic record
Abstract
L’article rappelle un certain nombre d’acquis concernant les études sur l’improvisation, principalement la notion de « modèle ». Mais cette notion trouve ses limites lorsqu’il s’agit de rendre compte du processus même de l’improvisation, de saisir l’inattendu, et même d’examiner de près des stratégies musicales enclenchées dans l’instant. En outre, dans nombre de traditions orales - dont l’inventaire est loin d’être achevé -, les régularités structurelles et la notion même de modèle semblent faire problème. Ce phénomène avait déjà été relevé par Bartók à propos de musiques paysannes de Roumanie. Il est ici approfondi. C’est ainsi qu’au nord de la Roumanie, en Oach, les violonistes (souvent tsiganes) sont invités, contre rétribution, non pas à reproduire des formes fixes, mais à produire le plus grand nombre possible de courts motifs modaux, pour « appâter » les chanteurs. Durant la performance, au déroulement imprévisible, ces derniers extraient de ce jeu motivique leur dants, c’est-à-dire une mélodie complète qui leur est propre et qui ne se confond pas avec celle des autres chanteurs qui sont aussi leurs rivaux.
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 | 0.002 | 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 | 0.010 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 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".