Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse les déterminants sociaux de l’accès à la reconnaissance artistique en musique classique. Récusant les modèles théoriques naturalistes centrés sur le talent comme principe explicatif ultime de la réussite des carrières artistiques, il s’attache à mettre en évidence les conditions sociales de la consécration musicale. Ainsi, le processus de reconnaissance est étudié à travers les inégalités instrumentales qu’il suscite, lesquelles sont étroitement liées à des différenciations sociales. Après avoir mis au jour ces inégalités, qui tendent à consacrer prioritairement des interprètes d’instruments socialement sélectifs, on s’intéresse aux façons de surmonter l’absence de consécration pour des interprètes des instruments plus ouverts socialement qui sont, le plus souvent, poussés vers l’enseignement. L’étude des trajectoires de musiciens révèle ainsi les dynamiques sociales auxquelles elles sont soumises, de l’origine sociale dont dépend notamment la familiarisation précoce avec les principes du champ de la musique classique aux inégalités entre les sexes qui orientent les manières de « se faire à sa position ».
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".