MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2965905629 · doi:10.7202/1062071ar

Dire Dieu par la musique dans la propagande guerrière d’hier à aujourd’hui

2019· article· fr· W2965905629 on OpenAlexaffvenue
Éric Bellavance, Vivek Venkatesh

Bibliographic record

VenueThéologiques · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMiddle East and Rwanda Conflicts
Canadian institutionsUniversité de MontréalConcordia University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Entre les années 2014 et 2016, une série de vidéos diffusées en libre accès sur Internet par Daech présente le pillage, le saccage et la destruction de vestiges de l’Empire néo-assyrien, qui a dominé le Proche-Orient entre le x e et le vii e siècle avant notre ère. Ces vidéos, dans lesquelles le groupe armé s’attaque au passé préislamique de la région et fait la promotion de son idéologie djihadiste-salafiste, sont accompagnées de chants a capella , connus sous le nom d’ anachîds. Cet article s’attarde, dans un premier temps, au rôle de la musique dans la propagande assyrienne puisque, ironiquement, les Assyriens ont été les premiers à faire usage de musique dans leur propagande religieuse et militaire. Dans un deuxième temps, les anachîds qui accompagnent ces vidéos de Daech sont analysés afin de mieux comprendre le rôle que joue la musique dans certains discours théologiques du groupe armé. Pour ce faire, nous utilisons des théories développées dans les domaines de la psychologie sociale, du marketing, de la culture de consommation et de la philosophie postmoderne. Celles-ci permettent de mieux comprendre comment la destruction de lieux appartenant au passé préislamique de l’Iraq moderne, l’hyperviolence et la consommation morbide de dystopies interagissent avec les concepts de religion, de blasphème et de politique sociale.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.961
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.015
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.251 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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
Published2019
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueThéologiquesSame topicMiddle East and Rwanda ConflictsFrench-language works237,207