Bibliographic record
Abstract
Cette enquête sur la pratique de la composition improvisée a été menée auprès de 12 musiciens professionnels vivant à New York et menant une carrière internationale en tant qu’improvisateurs. Ces musiciens ont été sélectionnés pour la puissance et le caractère unique de leur voix artistique, aussi pour représenter autant que possible les diversités culturelles et générationnelles qui caractérisent cette scène. Après une introduction situant leurs pratiques vis à vis de l’improvisation libre et du free jazz tels que définis dans la littérature, l’article est basé sur des citations issues d’entretiens individuels de ces musiciens, suivant un protocole de recueil et d’analyse rigoureux. Les citations sont organisées selon trois thèmes : leur définition de la composition improvisée ; leurs différentes approches artistiques ; et les liens entre leur pratique musicale et leur philosophie de vie, incluant d’éventuelles connexions politiques et/ou spirituelles. 
 
 Cette analyse est illustrée d’extraits vidéo de ces musiciens à partir d’enregistrements réalisés au sein d’un projet de recherche et création plus large, qui fait appel à plusieurs approches méthodologiques pour analyser la pratique de la composition improvisée à New York. Les entretiens individuels à la base de cet article représentent la première partie de ce projet qui découle de l’expérience de terrain de l’auteure en temps que réalisatrice d’enregistrements musicaux professionnels au sein de la scène musicale étudiée.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".