Nos mains qui vibrent – Un texte à huit mains sur une recherche-création en musiques sourdes
Bibliographic record
Abstract
Musiques sourdes? Face à cette expression, plusieurs se représentent les efforts pour donner aux personnes sourdes un « accès » à la musique, considérée ici dans sa forme entendante normative (p. ex. une piste sonore musicale). Traduction de chansons vocales en langues des signes diverses, transformation de pistes sonores en expérience vibratoire, rythmes musicaux traduits par des haut-parleurs visuels, etc. Les initiatives d’accessibilité sont multiples, mais la plupart du temps unidirectionnelles : elles visent à rendre la musique entendante accessible aux personnes sourdes, réputées vivre dans un « monde de silence ». Nos mains qui vibrent vise à déconstruire le concept d’accessibilité : et si c’étaient les personnes entendantes qui avaient accès aux musiques signées? Inspirée par l’artiste sourde Christine Sun Kim qui se réapproprie le son, Nos mains quivibrent est une recherche-création menée grâce à la collaboration de quatre artistes sourd-es québécois-es d’origines diverses. Quatre ateliers réalisés en 2018 nous ont permis d’explorer la musique signée, en utilisant langues des signes (québécoise et américaine), gestes et vibrations. Diffusée pour une première fois lors du symposium VIBE : affronter le capacitisme et l’audisme à travers les arts, elle fait ici l’objet d’une réflexion à huit mains, écrite en 2019. Quel(s) attachement(s) avons-nous eu avec la musique? En quoi la musique signée est-elle différente de la musique entendante? Qu’est-ce que ça veut dire pour nous déconstruire l’audisme en musique? Voilà les questions qui ont guidé cet échange multilingue en langue des signes québécoise, en français et en anglais.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.006 |
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".