Cantu in paghjella : Patrimoine Culturel Immatériel et nouvelles technologies dans le projet I-Treasures
Bibliographic record
Abstract
Le Cantu in paghjella est une pratique traditionnelle corse de chants polyphoniques, qui a été reconnue par l’UNESCO comme Patrimoine Culturel Immatériel (PCI) et inscrit en 2009 sur la Liste de Sauvegarde d’urgence. Le Cantu in paghjella , combinant trois registres vocaux masculins, représente un pilier de la culture corse et se chante a cappella dans diverses occasions festives, sociales et religieuses. Le principal objectif du projet I-Treasures est de développer une plate-forme ouverte et extensible pour fournir un accès aux ressources du PCI, permettre l’échange de connaissances entre chercheurs et contribuer à la transmission des savoir-faire rares des trésors humains vivants, par l’apprentissage de chants traditionnels, comme le Cantu in paghjella . Nous présentons dans cet article, le travail effectué avec les chanteurs sur la capture et la transmission de ce type de chant à plusieurs voix. Nous aborderons les technologies permettant de sauvegarder et de transmettre le chant polyphonique corse et comprenant une étude préalable à la mission de collectage afin de recueillir des témoignages pertinents des chanteurs traditionnels sur les différents aspects de leurs pratiques et techniques vocales. Il y sera fait une présentation sur l’utilisation de notre nouveau système de capture de données à l’aide d’un casque multi-capteurs qui permet l’enregistrement simultané de voix multiples et la synchronisation de données acoustiques et articulatoires. Nous verrons comment ce travail peut contribuer aux initiatives locales visant l’amélioration de l’accès aux données sonores, mais aussi aux mesures de sauvegarde d’urgence de l’UNESCO.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".