Panorama du corpus chansonnier en contexte scolaire et de l’éducation à la jeunesse au Québec: quelques jalons pédagogiques et idéologiques
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années les études littéraires, linguistiques et musicologiques se sont ouvertes à l’apprentissage de la langue et de la musique chez les enfants et à l’étude de « littérature orale » pour la jeunesse, dont le conte en particulier. Bien que les aspects pédagogiques de l’apprentissage musical aient soulevé l’intérêt de nombreux chercheurs, les objets-chansons semblent avoir suscité peu d’intérêt du moins sur le plan historique. Dans la présente contribution, nous tenterons de combler ces lacunes en expliquant le développement historique et institutionnel d’un ensemble de phénomènes chansonniers et de pratiques vocales destinées principalement à la jeunesse en contexte familial ou scolaire. Nous montrerons en quoi la sélection des oeuvres présentées dans les recueils de chansons depuis le milieu du dix-neuvième siècle jusqu’au milieu du vingtième siècle répond à des critères non seulement musicologiques mais aussi idéologiques. De plus, nous indiquerons le lien unissant la jeunesse québécoise à l’activité chansonnière par les procédés de légitimation et de diffusion du corpus que sont notamment les remises de recueil comme livre de récompense et l’obtention du cautionnement de l’Instruction publique.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".