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Record W4283771336 · doi:10.4000/moussons.9272

Musique du Laos, une identité plurielle : tradition, nationalisme et patrimonialisation

2022· article· fr· W4283771336 on OpenAlexaff
Véronique de Lavenère

Bibliographic record

VenueMoussons · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSoutheast Asian Sociopolitical Studies
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtNationalismEthnologyPolitical scienceSociologyPolitics

Abstract

fetched live from OpenAlex

« Tradition, nationalisme et patrimonialisation » évoquent trois contextes de jeu aux pratiques musicales bien vivantes. Au Laos, l’institutionnalisation de la musique va de pair avec un processus de création d’une musique nationale et l’encadrement de sa transmission. Celle-ci reprend comme emblème le khène lao (l’orgue à bouche en radeau très populaire joué par la majorité lao) avec une uniformisation de son langage musical et de ses usages. Cependant nous observons que la diversité des pratiques perdure et traverse les politiques culturelles, le khène rejoignant alors les listes représentatives du patrimoine culturel immatériel de l’humanité à l’Unesco en 2017-2018. Cet article propose d’aborder les mutations musicales au cœur de l’institutionnalisation, à travers la question des traditions réinventées au service de la nation. Quelle identité musicale sera recherchée dans ce contexte particulier ? Quelles seront les transformations de l’organisation musicale au niveau du matériel musical lui-même mais aussi au niveau de l’organisation sociale de la scène musicale ? Quels choix seront arbitrés quant aux éléments de transmission ? Quel pouvoir prêtera-t-on à la spectacularisation ? L’actualité de la récente inscription du khène à l’Unesco va participer peu à peu à la redéfinition des contours de ces traditions, du rôle de cet instrument et du cadre même des pratiques avec toujours une certaine institutionnalisation de la tradition. Quelles politiques culturelles seront choisies afin d’influencer ce processus de patrimonialisation voulu, mais comment devront-elles également s’adapter à ses contraintes ?

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.039

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.017
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0000.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.264 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

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Published2022
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