Bibliographic record
Abstract
Introduction.L'étonnement chorégraphique M a x im e M c K in l e y Les relations entre la danse et la musique remontent sans doute à aussi loin qu'aux origines de ces deux arts, voire de l'expression artistique tout court 1 .Même qu'à ces commencements, les rapports interarts tendaient vers la (ou émergeaient d'une) fusion, ce qui posait d'emblée l'enjeu du Ballet des Arts 2 , c'est-à-dire de la « danse » entre l'autonomie et l'hétéronomie des (in)disciplines artistiques 3 .Il y a longtemps que Circuit souhaitait consacrer un numéro à ce « partage du sensible 4 » du geste et du son, de la danse et de la musique.Pour ce faire, nous avons orienté notre télescope vers un point très précis de ce vaste ciel : celui des fertiles et abondantes collaborations, depuis un quart de siècle, de la chorégraphe Marie Chouinard avec le compositeur Louis Dufort.La danse était certes déjà présente dans notre collection, mais par le truchement d'articles isolés.Ainsi, la percussionniste Aiyun Huang abordait dans nos pages, en 2017, la destinée de l'œuvre Drumming (1971) de Steve Reich auprès des chorégraphes Laura Dean (1972), Anne Teresa de Keersmaeker (1998) et Ginette Laurin (1999) 5 .Pour sa part, Claudine Caron explorait, en 2011, les diverses excursions du compositeur Pierre Mercure dans le domaine de la danse entre 1948 et 1964, notamment auprès de chorégraphes qui faisaient partie de la nébuleuse automatiste telles que Jeanne Renaud et Françoise Riopelle 6 .Par ailleurs, le tandem formé par Marie Chouinard et Louis Dufort n'est pas entièrement absent de la collection.En effet, témoignant en 2012 dans une rubrique Enquête menée par Flavia Gervasi au sujet de Glenn Gould, Dufort commençait par évoquer son travail pour bODY_rEMIX/les vARIATIONS gOLDBERG (2005) 7 .
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.065 | 0.008 |
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".