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Record W2953419405 · doi:10.71781/4163

Musique et intégration à Montréal : le cas de l’Orchestra Rapsodia Româna

2017· dissertation· fr· W2953419405 on OpenAlexaboutno aff
Sébastien Leblanc

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtINTHumanitiesComputer scienceOperating system

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire traite des productions musicales de musiciens roumains et moldaves à Montréal. Il s’intéresse particulièrement à la réaffirmation de l’identité ethnique des musiciens par leur production symbolique de que nous appelons la « roumanité musicale ». À cet effet, il y est question de cerner la manière dont des musiciens migrants font usage de la musique et de leur patrimoine musical pour vivre leur intégration à un nouvel environnement culturel. En ce sens, le présent mémoire se veut une contribution ethnomusicologique au champ multidisciplinaire des études interethniques. Notre enquête de nature qualitative nous a amenés à rencontrer et interroger les musiciens d’un orchestre roumano-moldave de Montréal : l’Orchestra Rapsodia Română. Leurs propos ainsi que leurs productions musicales constituent le corpus sur lequel se base l’ensemble de notre analyse. Notre projet de recherche nous a permis de dégager certains éléments constitutifs du phénomène observé. Il apparaît que les productions musicales de musiciens migrants en contexte d’intégration puissent être classées en trois catégories distinctes que nous avons appelées les faces internes, externes et à mi-parcours. Nous avons établi que les productions musicales de l’Orchestra Rapsodia Română se rattachent à la face interne du processus d’intégration. Nous avons observé que, dans ce contexte particulier, des musiciens provenant de divers horizons font le choix de surmonter leurs divergences afin de reproduire musicalement une roumanité qu’ils jugent « authentique ». En procédant ainsi, ils consolident les liens unissant leur communauté d’ascendance (Shelemay, 2011), communauté qui leur apporte la « reconnaissance » (Taylor, 2010). Selon notre analyse, cette situation implique que les critères d’appréciation des musiciens évoluent d’une forme d’appréciation que Molino (2009) qualifierait d’objective et technique vers une appréciation d’ordre cognitive et fonctionnelle.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.261
Threshold uncertainty score0.524

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0100.011
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.192
Teacher spread0.185 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
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