Les paramètres de l'insertion professionnelle des musiciens au Québec. L'exemple de l'ensemble Magnitude6
Bibliographic record
Abstract
En raison du rôle partiel que joue la formation académique dans la gestion de l’incertitude liée à la profession d’interprète, l’analyse de l’insertion professionnelle des musiciens est des plus complexe. Cette recherche vise à comprendre comment s’opère le passage entre la formation académique et le marché professionnel, et plus particulièrement chez les musiciens jouant d’un cuivre. Ainsi, cette étude repose sur un travail de terrain réalisé auprès de l’ensemble montréalais Magnitude6, un quintette de cuivres avec batterie constitué d’étudiants en cours de professionnalisation et de professionnels établis. Cet article se présente en trois parties : la première dresse un portrait individuel des cinq interviewés destiné à faire ressortir les caractéristiques communes et distinctes de leur profil. La deuxième partie consiste en une analyse des stratégies de professionnalisation utilisées par les musiciens de Magnitude6 basée sur la notion de gestion de l’incertitude. La dernière partie fera le point sur le rôle de la formation académique dans ces stratégies de professionnalisation.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".