L’intégration de la spatialisation en composition acousmatique et de son interprétation en concert
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse aborde l’intégration de la spatialisation en composition acousmatique et de son interprétation en concert. Ces recherches furent réalisées au cours d’une maîtrise en composition à la Faculté de musique de l’Université de Montréal. Un survol historique des compositions ayant l’espace comme paramètre principal de composition permettra de me situer dans cette pratique artistique. J’aborderai aussi les différentes propositions de spatialisation ainsi que les principaux lieux dédiés à cette activité, de ses débuts jusqu’à nos jours. Il sera également question de l’importance de l’écriture spatiale dans mon travail de création. Ensuite, je mettrai en contexte mon cheminement musical et mon intérêt constant pour la spatialisation en musique. Je démontrerai que grâce à l’accès à des technologies puissantes, simples et efficaces, nous sommes en mesure d’intégrer la spatialisation des sons en musique électroacoustique aussi bien en amont qu’en aval de la création. Plusieurs techniques et outils permettent l’écriture des sons dans l’espace. J’examinerai donc comment mon approche compositionnelle et ma méthodologie de travail les intègrent lors du processus de création. Je poursuivrai avec l’analyse des œuvres que j’ai composées durant ma maîtrise. J’exposerai les faits saillants de mes recherches. Finalement, je livrerai les réflexions qu’a suscitées mon projet de recherche.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".