Bibliographic record
Abstract
Comment analyser les arts et faire apparaitre leurs relations ? Un parcours des liens entre les arts, formulé par Deleuze et Nancy, aboutit à fonder les relations interartistiques ou bien sur la somesthésie, ou bien sur le jeu de la métaphore qui fait circuler d’une sensorialité à l’autre par le langage. Nous présentons une expérience de réception de musique et de texte, menée auprès d’étudiants de troisième année en licence de lettres. Les étudiants ont choisi une musique et un texte qui leur apparaissaient semblables quant aux atmosphères que les deux oeuvres proposaient. Ils ont qualifié synthétiquement ces ressemblances. Ils ont ensuite affiné l’analyse musicale et textuelle pour chercher les points communs entre les caractères de ces oeuvres. Le but est de faire acquérir une méthode pour comparer les oeuvres mais aussi un vocabulaire et une aptitude à analyser les percepts dans tel ou tel domaine artistique. La méthode proposée permet à chaque étudiant de qualifier sa réception des oeuvres sur le plan de l’humeur et de la technique.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.002 |
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".