Du placard aux réseaux sociaux numériques : circulation de la mémoire d’une scène
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une réflexion consacrée à l’effet des réseaux sociaux numériques sur la circulation d’enregistrements live. Si par la mise en ligne et l’hébergement subséquent la captation devient archive, alors, dans le même mouvement, l’archive privée numérisée peut devenir publique. Inspirés par les travaux menés sur les scènes musicales et culturelles (Straw, 1991 ; Lussier, 2008), nous proposons d’étudier les interactions entourant la mise en ligne de vidéos de concerts de la scène hardcore montréalaise par Andy Chico Mak, vidéaste ayant documenté celle-ci de 1997 à 2006. En filmant sur une quasi-décennie la majorité des concerts de cette scène musicale, à Montréal et dans sa proche région, Andy Chico Mak a amassé des centaines de documents vidéo qu’il a progressivement partagés via un compte Instagram et une chaîne YouTube. Cette démarche soulève, à nos yeux, la question de la nature de la vidéo de concert, de sa circulation, du sens qu’elle revêt pour la personne qui l’a tournée, mais aussi pour les communautés (incluant les artistes) qui s’y rattachent en la visionnant. Nous faisons l’hypothèse que la valeur de la captation live se construit en partie à travers les discours qui la complètent et la caractérisent. La publication, sur des réseaux sociaux numériques permettant des interactions, constitue un terrain de recherche intéressant pour observer les effets de la mise en circulation de contenus d’archives inédits et les échanges qui en découlent. Notre approche s’ancre dans une approche ethnographique en ligne (Hine, 2017) et repose sur l’étude des commentaires accompagnant les 342 vidéos postées sur le compte Instagram @andy_chico_mak. Un long entretien avec ce dernier a également été mené. Notre enquête montre que la circulation numérique publique de vidéos live joue un rôle important dans les scènes musicales en tant que pratique de partage, de (re)découverte et de discussion.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".