Processus d’apprentissage et de création des improvisateurs experts en musique classique
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une synthèse des principales contributions de mon projet de recherche doctorale qui porte sur l’improvisation musicale classique.Plus précisément, un devis de recherche en trois phases a été élaboré afin de documenter le parcours d’apprentissage, les stratégies de performances, ainsi que les approches d’enseignement-apprentissage d’instrumentistes et de pédagogues experts en improvisation musicale classique. Dans un premier temps, les résultats les plus significatifs de chacune des phases de la recherche sont présentés.Ensuite, les dimensions transversales aux trois phases sont discutées, avant de contextualiser les résultats par rapport au corpus de recherches théoriques et empiriques portant sur l’improvisation musicale. L’article se termine sur les principales implications pédagogiques de la recherche, celles qui ont émergé spécifiquement de chacune de ses phases, puis celles qui ressortent de l’analyse de l’ensemble des données.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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 teacher head, 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".