Agir en chercheur et en musicien dans l’Anthropocène : entretien avec François Ribac
Bibliographic record
Abstract
Cet entretien réalisé en septembre 2021 balaye les grands thèmes de l’activité de recherche et de création du compositeur et sociologue français François Ribac, en se focalisant sur le projet collaboratif « Arts de la scène et musique dans l’Anthropocène » (2016-2019), qui associait un programme de recherche (enquêtes de terrain sur la matérialité des instruments de musique et sur les positionnements écologiques de divers groupes et institutions), un séminaire international (Le Son de l’Anthropocène) et des actions collectives (notamment le Grand Orchestre de la Transition) impliquant artistes, activistes et habitant·e·s de Dijon. Ce programme a mené Ribac à distinguer trois grandes approches de l’environnementalisme : les politiques de limitation de l’empreinte matérielle de la production scénique ; la production d’oeuvres alertant ou éduquant le public sur la crise écologique ; enfin, la coconstruction de projets participatifs locaux entremêlant les dimensions matérielle et esthétique. L’entretien aborde également des questions de recherche sur l’histoire environnementale et les représentations de la nature dans la musique classique, ainsi que les enjeux politiques actuels.
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 | 0.006 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".