Musicologie ou ethnomusicologie : quelle approche scientifique pour les musiques africaines?
Bibliographic record
Abstract
Si le terme « musique africaine » en lui-même est très large car regorgeant une grande quantité de « manifestations sonores », l’approche scientifique par laquelle son étude est menée est des plus ambiguës. L’étude des musiques africaines s’inscrit-elle dans le champ disciplinaire de la musicologie ou dans celui de l’ethnomusicologie ? Répondre à cette interrogation implique de situer l’objet et le champ d’action de l’une et l’autre de ces deux sciences tout en ayant à l’esprit ce que l’on entend par « musique africaine ». A quel type de musiques renvoie ce terme ? La musique des villages dite traditionnelle ou celle des villes considérées comme urbaine, voire hybride du fait du processus irréversible d’acculturation subi par les populations africaines ? La présente communication, tout en plaçant la musique africaine au cœur du débat définitionnel entre musicologie et ethnomusicologie, essaie de comprendre laquelle des deux approches est la mieux appropriée à son étude.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".