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Record W3113548573 · doi:10.15353/cjds.v8i6.580

Lire et écrire la musique sans voir

2019· article· fr· W3113548573 on OpenAlexvenueno aff
Sébastien Durand

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Disability Studies · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Literary Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans son Essai sur l’éducation des aveugles (1786), Valentin Haüy fait la démonstration du progrès apporté aux personnes aveugles par la réalisation de partitions imprimées en relief. En effet, la possibilité de prendre connaissance d’un texte musical sans avoir recours à la dictée d’un tiers pour le mémoriser constitue une étape importante vers l’autonomie des musiciens aveugles et vers l’essor de leur créativité. Cependant, il ne s’agit encore à cette époque que des prémices d’une notation musicale spécifique, et le chemin sera encore long avant de leur permettre de lire et écrire la musique par eux-mêmes de manière totalement probante. Plusieurs systèmes différents de notations seront expérimentés à Paris à partir de la fin du XVIIIe siècle (aux Quinze-Vingts et à l’Institution Royale des Jeunes Aveugles), avec des fortunes diverses, avant que Louis Braille ne propose une véritable solution révolutionnaire dans la seconde édition de son Procédé pour écrire les paroles, la musique et le plain-chant en 1837. Cette étude propose de montrer les différentes étapes de cette évolution, en évoquant plusieurs figures de musiciens aveugles qui ont pris une part active dans l’élaboration de ces processus créatifs et innovants, transformant ainsi radicalement le rapport entre la cécité et la pratique de la musique.

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)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.824
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.035
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.278 · 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 teacher head, not a consensus.

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 routes1
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