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Record W3046098457 · doi:10.4000/volume.7843

Oublier « The grain of the voice » : étudier la voix dans les chansons

2020· article· fr· W3046098457 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueVolume ! · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicFrench Literature and Poetry
Canadian institutionsFrancophone University Association
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La voix dans les chansons est un objet d’étude potentiel pour de nombreuses disciplines : anthropologie, phonétique, physiologie, psychologie, stylistique et d’autres encore. Et pourtant, objet difficile, elle a été étudiée tardivement – principalement depuis le début du xxie s. Ce texte montre d’abord que l’utilisation fréquente de l’expression « grain de la voix » (Barthes) en popular music studies repose sur un malentendu, autant sur son objet que sur ses concepts. Le grain de la voix n'est pas en rapport avec le « bruit » dans la voix, au sens acoustique, ni avec le corps du chanteur, au sens physiologique. Différentes approches de la voix dans les chansons récentes, se penchent sur le lien entre voix et bruit, voix et corps : le deuxième temps du texte en est un bilan analytique qui insiste sur leur dimension « interprétative » et « esthésique ». Dans un troisième temps, l’article indique les apports d’autres approches plus constatives : centrées sur les aspects matériels de la voix (acoustique, physiologie) et sur ses « texts » (enregistrements), largement investies par la musicologie aujourd’hui – avec son utilisation de l’informatique – de telles approches ouvrent de riches possibilités à la recherche sur la voix dans les chansons.

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.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.498
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.025
GPT teacher head0.207
Teacher spread0.183 · 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