Le rôle d’intermédiation des activités entrepreneuriales du middleground dans la circulation des idées créatives. Le cas du krautrock1
Bibliographic record
Abstract
Le modèle de l’écosystème créatif de Cohendet, Grandadam et Simon (2011) montre que les idées créatives peuvent circuler entre l’underground et l’upperground grâce au middleground. Ceci est rendu possible au travers de l’activation de quatre mécanismes spécifiques : les lieux, les espaces, les événements et les projets. Pourtant, peu de travaux empiriques explicitent les processus permettant leur activation. Nous explorons le rôle joué par les activités entrepreneuriales en insistant sur leurs apports en termes d’intermédiation. Nous développons notre argumentation au travers de l’étude d’un écosystème créatif de l’industrie de la musique, celui du krautrock, un courant musical ayant joué un rôle essentiel dans l’évolution esthétique des musiques actuelles depuis la fin des années soixante-dix. Une enquête qualitative sur des données historiques montre que ces activités entrepreneuriales (fondation de labels, ouverture de lieux de répétition, d’enregistrement et de concerts ou organisation de festival), jouent un rôle d’intermédiation prenant différentes formes suivant le type de mécanisme activé et qu’elles peuvent varier au fil du temps.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".