Compositeur versus Système : la méthode créative de Leonid Hrabovsky
Bibliographic record
Abstract
L’article examine la formation de la méthode de composition algorithmique du compositeur ukrainien Leonid Hrabovsky dans une large perspective historique. Le compositeur a commencé à travailler sur cette méthode dans les années 1960, dans le temps de formation du mouvement d’avant-garde et de dissidence en Ukraine, et l’a terminé en 2015, lors du mouvement actif de décolonisation et d’intégration européenne de l’Ukraine. L’expression « Compositeur versus Système » signifie donc à la fois une opposition au « système » de pression politique et idéologique sur les artistes, et un désir conscient de créer son propre « système de composition » qui permettrait au compositeur de développer son propre monde créatif. L’article définit la méthode créative de Hrabovsky comme une méthode de processus aléatoires contrôlés de variabilité des paramètres musicaux, où il combine des séries de motifs diatoniques (construits séparément et composés d’intervalles différents) avec des séries de figures rythmiques également construites séparément.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".