Les voyages de « Despacito ». La circulation des musiques populaires à l’ère du <i>streaming</i>
Bibliographic record
Abstract
L’avènement du numérique a eu des effets certains sur la circulation des musiques populaires dans le monde : d’une part, les échanges sont plus intenses que jamais ; d’autre part, le numérique contribue à l’apparition d’un nouveau paradigme de participation interactive des publics et des formes de « créativité » plus répandues dans les pratiques musicales, à travers les cultures et entre les cultures. D’un point de vue transdisciplinaire, faisant dialoguer les popular music studies avec des concepts issus de la littérature comparée et de la traductologie, cet article vise à réfléchir aux effets du numérique dans les transferts de la musique au-delà des frontières (culturelles, territoriales, linguistiques ou sémiotiques), à partir de l’analyse de la circulation de « Despacito », le tube mundial latino interprété par Luis Fonsi et Daddy Yankee en 2017. Numéro 1 dans 40 pays, « Despacito » a été repris, adapté, traduit, détourné d’innombrables fois sur la Toile, selon des stratégies discursives très variées, par des publics professionnels ou amateurs, à travers une multitude de langues, de cultures et de styles musicaux, répondant toujours à des particularités locales. Dans ce but, dans un premier temps, je présenterai une typologie des transferts musicaux (Marc 2015) en mettant l’accent sur les enjeux du numérique. Dans un deuxième temps, j’analyserai quelques-uns des voyages de « Despacito » à travers le monde depuis le Puerto Rico de ses origines. L’analyse de cet exemple nous permettra d’explorer dans quelle mesure des concepts tels que l’originalité, la fidélité ou la créativité, issus des études de traduction et de littérature comparée, peuvent être appliqués aux transferts des musiques populaires de nos jours, notamment à partir des théories postcoloniales de la traduction (Bassnett 1999). Il s’agira enfin de réfléchir aux logiques transculturelles qui sous-tendent la circulation des musiques populaires qui échappent à la logique traditionnelle centre-périphérie pour suivre un schéma de type rhizomatique relevant d’une forme d’itérabilité (Derrida 1988) transculturelle.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".