Silence the Silence. Making Sense of Music Beyond Consumption and Contemplation
Bibliographic record
Abstract
La musique est une forme d’art. Nous l’admirons en tant que telle, nous la considérons comme importante et nous la contemplons, c’est-à-dire que nous l’écoutons avec une ferveur sereine. Mais dans notre société actuelle, la musique est également un produit de consommation quotidienne. Nous vivons aujourd’hui avec un fond musical quasi omniprésent et nous utilisons la musique comme accompagnement de nos activités quotidiennes. La musique est un moyen de « faire taire le silence ». Elle débarrasse l’esprit du sentiment d’ennui, de solitude et d’inquiétude. Pour comprendre comment la musique fonctionne dans nos esprits, nous devons dépasser cette approche. La musique est un processus mental qui nous permet de percevoir certaines structures sonores comme porteuses de sens. Ces processus mentaux renvoient probablement à des aspects fondamentaux de la compréhension et de la reconnaissance que nous avons de l’existence d’autrui. La musique reflète le fait que nous habitons tous le même monde. Cet article corrobore ce fait en s’appuyant sur la discussion de découvertes théoriques en psychologie de la musique et sur les preuves apportées par la pratique artistique et pédagogique de la musique.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".