Bibliographic record
Abstract
L’analyse musicologique des musiques actuelles nécessite une approche adaptée prenant en compte l’importance des paramètres technologiques et performanciels inhérents à ces musiques, car le texte premier ne réside pas dans la partition mais dans l’enregistrement. Associée à cette méthode d’analyse, cet article propose un angle d’approche basé sur l’analyse des silences en s’appuyant sur des références philosophiques et herméneutiques ; ainsi qu’une utilisation de la phénoménologie d’un point de vue méthodologique, sur l’objet de la chanson Des Armes du groupe Noir Désir (Des visages des figures, 2001). Après une présentation des enjeux méthodologiques soulevés par les musiques actuelles dans cet article — les paramètres pertinents d’analyse et le faire-silence musical —, nous présenterons le groupe Noir Désir et le corpus. L’analyse tentera de découvrir quels sont les moyens mis en œuvre par ce groupe pour mettre en musique, interpréter et révéler l’idée du poème en prose de Léo Ferré.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".