Musicologie historique, ethnomusicologie, analyse: une musicologie générale est-elle possible?
Bibliographic record
Abstract
La question qui fait l'objet de cet article vient d'une longue expérience pédagogique récurrente à Montréal. J'y enseigne un séminaire dit "de recherche", analogue à ce qu'on appelle un Proseminar dans les pays germanophones et anglophones, dans lequel je demande aux étudiants et aux étudiantes de maîtrise et de doctorat en musicologie de lire tout ou partie des grands ouvrages qui ont marqué le développement de notre discipline dans chacun de ses grands secteurs: l'histoire de la musique, l'analyse musicale, l'ethnomusicologie, l'étude des musiques pop, la sociologie, la psychologie cognitive et l'esthétique de la musique. Je n'y aborde pas l'acoustique musicale par incompétence. Or, j'ai constaté au fil des années la perplexité des étudiants devant cette diversité disciplinaire, alors que, eux-mêmes, comme il est normal, veulent se spécialiser dans un de ces champs particuliers, mais aussi devant la multiplicité des paradigmes méthodologiques qui traversent chacune de ces branches. Trop souvent, les étudiants d'aujourd'hui n'ont pas les bases philosophiques et épistémologiques pour comprendre la variété des modèles et des approches présents dans l'ensemble de la musicologie. J'ai donc fait porter mes réflexions, ces dernières années, à la fois sur les raisons de cette dispersion et sur les moyens d'y remédier. C'est non seulement par rapport aux perspectives de recherche en musicologie mais aussi aux problèmes pédagogiques de son enseignement que je voudrais situer mon propos.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".