Nora Sarmoria - Compositrice de l’instant et arrangeuse de talent
Bibliographic record
Abstract
Nous proposons pour ce numéro un entretien avec Nora Sarmoria, musicienne argentine qui est née et vit à Buenos Aires, autour de sa pratique et sa conception de l’improvisation. La discussion porte essentiellement sur ce qui constitue une caractéristique et un apport majeur de son travail, à savoir le dialogue qu’elle a initié et propose depuis 25 ans entre différentes traditions musicales : le jazz, l’improvisation et le folklore argentin. Pionnière dans ce mélange riche et créatif, nous retraçons avec elle le parcours personnel qui l’a amenée à développer cette proposition originale ainsi que le contexte artistique, culturel et politique dans lequel cela a émergé. Elle nous parle notamment des liens entre son enfance et adolescence passée sous la dictature militaire et sa manière d’appréhender le folklore, censuré durant toute cette période et qui a connu ensuite une explosion et un renouveau. Est également abordée la question de la transmission, autre aspect fondamental du travail de Nora, qui a participé dès le début des années 90 en Argentine au développement d’écoles de musique populaire et qui a créé en 2007 l’Orquesta de Musica Sudamericana. Enfin on s’interroge avec elle sur la place des femmes dans le milieu de l’improvisation musicale.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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.
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".