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Record W2234773719 · doi:10.3917/sr.040.0221

Le commerce de la critique : journalisme musical et corruption au milieu du xix e  siècle

2015· article· fr· W2234773719 on OpenAlexaff
Rémy Campos

Bibliographic record

VenueSociétés & Représentations · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Au xix e siècle, le développement d’une presse musicale spécialisée et la présence dans la plupart des quotidiens et des revues de feuilletons dédiés à l’actualité musicale ont multiplié les occasions de controverses artistiques. Celles-ci ont été généralement étudiées d’un point de vue exclusivement esthétique. À partir d’une querelle sur la nature de la musique liturgique et plus précisément sur le style idéal de la musique d’orgue à l’église déclenchée en 1856 par le plus célèbre critique musical du moment, François-Joseph Fétis, cet article met à jour la nature complexe de la critique musicale, en prise directe avec des intérêts financiers parfois considérables alors qu’elle proteste sans cesse de son désintéressement.Le décalage entre discours public et commerce de l’art est particulièrement frappant dans les correspondances privées. Dans le cas étudié, les manœuvres occultes d’Aristide Cavaillé-Coll, chef d’une manufacture d’orgue parmi les plus prospères d’Europe pour imposer tel ou tel artiste lors de l’inauguration de l’un de ses instruments, déterminent les prises de position dans l’espace public de la plupart des acteurs du scandale déclenché par Fétis. Ainsi, ce qui semblait une pure controverse esthétique s’avère sous-tendu par une économie du jugement qui ne s’élabore pas seulement dans la solitude du cabinet du critique mais est la résultante d’un jeu de forces en prise directe avec le marché des biens musicaux.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.666
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0060.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.060
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.327 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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
Published2015
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