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Record W4294199473 · doi:10.4000/volume.9949

Soft Machine, la « Scène de Canterbury » et le rock progressif italien

2022· article· fr· W4294199473 on OpenAlexaff
Ruben Marzà, Nicolò Palazzetti

Bibliographic record

VenueVolume ! · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMusic History and Culture
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La réception du rock progressif anglais dans la culture musicale italienne constitue un phénomène complexe et multiforme. À partir de la fin des années 1960, le rock progressif anglais connaît un large succès en Italie tandis que des groupes italiens tels que Premiata Forneria Marconi parviennent à s’imposer auprès d’un public international. Dans ce contexte, le rôle joué par les artistes associés à la « scène de Canterbury », dont Robert Wyatt et Soft Machine, est significatif et pourtant largement négligé dans la littérature. Après une présentation générale du rock progressif italien du début des années 1970, cet article aborde la réception de la musique « de Canterbury » en Italie et tente d’en saisir l’influence sur les groupes italiens (tels que Perigeo et Picchio dal Pozzo). Une prééminence est donnée ici à Soft Machine en tant que cas d’étude privilégié du fait de la bonne disponibilité des données historiques portant sur sa réception en Italie, mais également pour l’importance de l’association entre ce groupe et ses origines « canterburiennes », et ce en dépit des changements dans sa formation. L’article se conclut sur un aperçu de la politisation du rock progressif italien, notamment dans la deuxième moitié des années 1970, sans perdre de vue ses rapports avec l’univers de Canterbury.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient 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: Other
Teacher disagreement score0.392
Threshold uncertainty score1.000

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 studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0460.000

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 head0.012
GPT teacher head0.215
Teacher spread0.203 · 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
GenreOther

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
Published2022
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