L’analyse des ensembles microrythmiques dans l’Intelligent Dance Music
Bibliographic record
Abstract
Nos travaux portés sur l’analyse des œuvres d’Aphex Twin et d’Autechre, figures emblématiques du courant de musiques électroniques semi-expérimentales nommé Intelligent Dance Music (IDM), ont démontrés, par le biais de l’analyse structurale, la présence de caractéristiques communes dans l’organisation d’ensembles microrythmiques (EMR). La fréquence des EMR se situe principalement entre les plus hautes périodicités du rythme (10 à 20 e/s) et le seuil de l’audition humaine (20 à 50 e/s). Caractérisés par leurs fréquences élevées, les « ensembles texturaux » sont dénués de dynamisme lorsqu’ils sont courts et comportent des variations du timbre lorsqu’ils sont longs. L’effet provoqué par ce type d’ensemble est celui d’une texture contrastant avec le contenu rythmique. Les EMR aux fréquences les plus faibles forment les « ensembles gestuels ». Ils sont généralement longs et propices aux regroupements ainsi qu’aux dynamismes. L’effet provoqué par ce type d’EMR est celui qui suggère le prolongement, exprimant ainsi le geste.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".