Bibliographic record
Abstract
Le Human Genome Project (hgp) a été initié par le Département états-unien de l’énergie et des instituts nationaux de la santé, et avait pour but de découvrir les 20 000 à 25 000 gènes humains, afin de les rendre accessibles à l’étude biologique. Par analogie, l’auteur présente le numéro comme un parcours dans les « gènes » de l’oeuvre musicale contemporaine qui interroge ce qui se trouve à l’origine de l’oeuvre et qu’on désigne habituellement par « l’idée musicale ». Soulignant la provenance de ce terme chez Arnold Schoenberg, qui a fait un effort délibéré pour ressusciter le concept de « musikalische Gedanke » dans le discours sur la musique moderne, l’auteur avance que le caractère équivoque de ce concept — qui désigne à la fois une entité se situant avant et dans l’oeuvre — le rend pratique en tant qu’outil heuristique malléable et informe dont se sert le compositeur pour désigner un objet qui n’a pas encore de fonction, c’est-à-dire, dont il ignore encore le statut ontologique aux stades initiaux de son cheminement.
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 | 0.003 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.182 | 0.098 |
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".