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Record W2308698668 · doi:10.4000/volume.4842

L’histoire, l’endroit et le moment : le déclenchement de la British Invasion

2016· article· fr· W2308698668 on OpenAlexaff
Ian Inglis, Charlotte Wilkins

Bibliographic record

VenueVolume ! · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après une année ponctuée de succès retentissants au Royaume-Uni, les Beatles connurent, en 1964, un succès encore plus considérable aux États-Unis. Non seulement les ventes de leurs disques et leur popularité atteignirent des niveaux sans précédent, mais encore, l’acceptation du groupe par le public américain marqua le début de ce que l’on appelle aujourd’hui la British Invasion, des vagues d’artistes britanniques leur emboîtant le pas pour se lancer à la conquête du marché américain. Si l’accès des Beatles à une renommée internationale a été largement documenté, peu d’auteurs se sont intéressés aux circonstances de l’engagement de trois semaines qu’ils ont honoré en France en janvier 1964. En effet, quand les Beatles arrivèrent à Paris pour se produire à l’Olympia, ils n’étaient guère connus en dehors du Royaume-Uni. Quand ils quittèrent la ville, trois semaines plus tard, ils avaient amorcé la conquête de l’Amérique (et du reste du monde) qui allait bouleverser le cours des musiques populaires pour les décennies à venir. Dans cet article, nous cherchons à comprendre en quoi cet épisode parisien peut être considéré comme une étape essentielle dans l’évolution des Beatles, mais aussi dans le basculement qui allait s’ensuivre en termes du jeu imprévu des influences musicales entre les États-Unis et le Royaume-Uni.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.155
Threshold uncertainty score0.308

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.012
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.002

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 head0.012
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.189 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2016
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