Investir les médias sociaux. L’exemple des compositeurs du Cursus de l’Ircam (2017-2018)
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur les formes et les degrés d’investissement des médias sociaux chez les compositeur·rice·s de musique contemporaine. Les propos des six jeunes compositeurs présentés et analysés ici ouvrent une petite fenêtre sur les modalités selon lesquelles l’esprit entrepreneurial travaille leurs pratiques professionnelles. Sensibilisés par les pairs autant que par certaines expériences scolaires à la nécessité objective (car imposée par les conditions du travail compositionnel) de « communiquer » et de gérer leur propre image d’artiste, ceux-ci investissent différents médias sociaux en s’arrangeant de leurs spécificités – sites personnels, comptes SoundCloud, YouTube ou Facebook, blogues, etc. – dans l’optique de gagner en visibilité. Si leurs usages et dosages de l’écrit en ligne peuvent varier en fonction de considérations esthétiques ou de leurs âges artistiques, ceux-ci révèlent quelques tensions générées par les injonctions à l’entreprise de soi, la logique de profit symbolique s’opposant au désintéressement lié à la figure de l’artiste romantique.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
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".