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 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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".