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Record W2609301561 · doi:10.7202/1039366ar

Le jazz à la télévision française dans les années 1950 : du didactisme des premières représentations aux expérimentations de Jean-Christophe Averty

2017· article· fr· W2609301561 on OpenAlexvenueno aff
Gilles Mouëllic

Bibliographic record

VenueCinémas Revue d études cinématographiques · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesJazzArtArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

Très présent à la radio et dans la presse françaises après la Seconde Guerre mondiale, le jazz va conquérir peu à peu la télévision à partir de 1955.À la recherche du jazz, première série régulière sur le sujet, créée par Maurice Blettery et réalisée, pour l’écrasante majorité des émissions, par Jean-Christophe Averty, révèle une tension entre deux ambitions didactiques : l’une qui fait du jazz un prétexte pour aborder des « sujets de société », l’autre qui marque une volonté d’étudier la musique pour elle-même et d’affirmer le jazz comme témoignage d’un nouvel équilibre entre le « savant » et le « populaire ». Alors que les premières émissions sont construites autour d’une succession souvent maladroite d’extraits de longs métrages et de discours d’experts reconnus, Averty s’émancipe progressivement des contraintes éditoriales de la série pour mettre en images la musique et explorer les moyens propres à la télévision. À partir de la fin de la décennie, il prend en charge de nouvelles émissions, dontModern Jazz at Studio 4, dans lesquelles il privilégie la performance des musiciens et fait du jazz un terrain d’expérimentation idéal pour inventer un univers plastique que l’on peut qualifier, bien avant les oeuvres de Nam June Paik, d’art vidéo.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.249
Threshold uncertainty score0.495

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0160.016
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0000.002
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.249 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2017
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