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Record W4320165444 · doi:10.54563/demeter.336

La question de l’auctorialité partagée en jazz : l’exemple de Miles Davis

2019· article· fr· W4320165444 on OpenAlexaff
Philippe Michel

Bibliographic record

VenueDéméter · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Identity and Heritage
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesJazzArtArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le jazz est une musique métisse. S’y entremêlent ainsi des sources « savantes » et « populaires » issues de différentes régions du monde. Métissant les cultures, le jazz en métisse aussi, sur le plan technique, les processus de création ainsi que le rapport à l’auctorialité des productions (auctorialité individuelle et exclusive dans la musique « savante » européenne, collective et partagée dans de nombreuses pratiques musicales « populaires » européennes et extra-européennes). Le modèle d’auctorialité individuelle et exclusive (qui est aussi un modèle de représentation sociale) issu de la culture « savante » européenne s’est imposé au jazz, aussi bien en droit de l’édition que dans l’imaginaire collectif et jusque dans celui des musiciens eux-mêmes, alors que la réalité est bien différente. Miles Davis représente un archétype de ce problème d’auctorialité. Sa production sur près de cinq décennies met en évidence une typologie diversifiée du travail collaboratif mais son rapport à l’auctorialité dénote une appropriation individuelle exacerbée de la création collective radicalisant en cela une attitude cependant habituelle en jazz. En observant l’incidence de la création collective pour une même pièce supposée (identifiée par son titre et son « thème »), en replaçant le rapport du jazz à l’auctorialité exclusive dans le paysage social et politique de l’Amérique raciste, on questionnera la raison profonde d’un tel rapport ambivalent au collectif.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.913
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.003

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 head0.018
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.243 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations1
Published2019
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