Les vidéoclips opératiques en temps de pandémie. Le cas du Teatro Colón à Buenos Aires
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche est consacrée à l’analyse, d’un point de vue esthétique, d’un type de dispositif qui a émergé pendant la période de la pandémie de Covid-19, les « vidéoclips opératiques ». Ceux-ci sont apparus tant comme le résultat de stratégies institutionnelles que d’initiatives d’artistes individuels, visant à rendre possible la pratique artistique pendant le confinement. Nous commencerons par analyser ce phénomène dans une perspective globale, puis nous nous concentrerons sur un projet réalisé par l’Instituto Superior de Arte del Teatro Colón (isatc) : CasasdeÔpera (« Maisons d’opéra »). Nous entendons montrer comment le vidéoclip s’est imposé dans le contexte pandémique comme un moyen de rénovation et de diffusion du genre opératique, ainsi que de transmission de messages sociaux adaptés à la conjoncture. À partir de notre cas d’étude, nous souhaitons exposer l’émergence de ces dispositifs comme résultat des circonstances matérielles et socioculturelles spécifiques au contexte, mais aussi les implications sociopolitiques auxquelles ces dispositifs ont été soumis.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".