Bibliographic record
Abstract
Luigi Dallapiccola rédige lui-même ses livrets. Dans Volo di notte (1937-39), son premier opéra, la réécriture de l’œuvre de Saint Exupéry repose sur une redéfinition de l’espace du roman. La scène n’est plus neutre. Cet article pose la question de cet espace devenu sensible et signifiant où la technologie est interrogée au sein du genre opératique : à celle de l’aviation, Dallapiccola ajoute celle de la radiotélégraphie. La mise en scène se déploie dans les bureaux de l’aéropostale, lieu unique que la musique démultiplie d’espaces invisibles, entre lumière et pénombre, rêve et cauchemar. Le ciel devient un centre-absence ; l’espace de Fabien, héros condamné dans sa carlingue, est impalpable, mais résonne par le jeu du dédoublement permis par la voix du radiotélégraphiste. Ce messager moderne créé par Dallapiccola permet la perméabilité des espaces ; la radio est l’artifice technologique qui symbolise la distance, mais qui, paradoxalement, exacerbe l’authentique en provoquant l’acmé de la mimésis. On ne verra jamais Fabien sur la scène, incarné par une technologie qui absorbe le radiotélégraphiste devenant un messager-machine. Dallapiccola met en scène le visible et l’invisible, permettant un crescendo dramatique menant à un ultime espace du héros fondamentalement contrapuntique : la sphère sacrée, transversale à son œuvre.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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".