Bibliographic record
Abstract
À travers la trajectoire sociale de quatre rappeurs contemporains, cet article cherche à éprouver les tensions qui existent entre les parcours de consécration et les parcours d’engagement politique dans les mondes professionnels de l’art. La documentation sociologique consacrée aux mobilisations d’artistes semble indiquer que les degrés et les modalités d’engagement sont façonnés en fonction de la place tenue par les artistes au sein de leur monde professionnel de l’art et notamment de leur niveau de reconnaissance. Pourtant, si nous observons que ces conflits entre l’engagement et la consécration structurent les trajectoires des artistes étudiés, c’est aussi du côté de la socialisation des artistes qu’il faut regarder. L’étude diachronique des constructions individuelles permet de comprendre que l’analyse de la socialisation politique des acteurs se révèle cruciale pour saisir les modes d’engagement. En outre, la spécificité du monde du rap et sa non-réductibilité au monde de la musique sont traitées afin de saisir les enjeux d’un monde de l’art en transformation et de ses effets sur les trajectoires professionnelles des artistes.
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 | 0.008 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".