Une approche contextualiste des relations voix/gestes dans les improvisations de Tanya Tagaq : un « acte performanciel »
Bibliographic record
Abstract
La pratique artistique de Tanya Tagaq se caractérise par le recours à de nombreux effets vocaux, issus tant du katajjaq que d’autres traditions musicales, que la chanteuse semble coordonner à des mouvements et des gestes expressifs. L’hypothèse est que les mouvements du bras, des mains, du corps de Tagaq sur scène possèdent, tout comme les sons qu’elle produit, une dimension symbolique pertinente pour la performance et se coordonnent dans une même expression. Peut-on identifier une typologie de correspondances voix/gestes lors d’une performance de Tagaq? Pour explorer son geste musical en rapport avec la production du son, les données ont été générées par la captation des mouvements et de la voix lors de performances scéniques (LARC et Palais Montcalm, Québec, janvier-février 2016), à partir d’un système de motion capture (VICON), d’un microphone de gorge et d’un traitement informatique. On explorera ici un terrain symbolique, éclaté, souvent inaccessible car métaphorique, et peu foulé par la recherche, notamment du fait de la singularité de Tagaq qui intègre autant des éléments de sa culture inuit que ceux de la culture transnationale. Étant donné sa signification expressive pour l’auditoire, il s’agit de saisir ce que pourrait signifier ou exprimer le mouvement corporel en lien avec les émissions vocales de l’artiste.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".