Adaptation, flexibilité et transformation dans la musique orchestrale de Cris Derksen
Bibliographic record
Abstract
Cris Derksen est violoncelliste, vocaliste, créatrice de rythmes et compositrice, travaillant à la croisée des genres et en opposition à leurs limites. Cet essai examine son premier grand projet orchestral, Orchestral Powwow (2015), ainsi que son plus récent, Controlled Burn (2023). Ces deux oeuvres orchestrales éclairent les identités créatives et culturelles de Derksen en tant que violoncelliste autochtone formée à la musique classique, avec une longue expérience de l’improvisation, du looping et de la collaboration. Elles reflètent également trois qualités fondamentales de ses identités et de son approche compositionnelle : l’adaptation, la flexibilité et la transformation. Ces qualités ne se contentent pas d’éclairer l’écriture orchestrale de Derksen au cours de la dernière décennie : elles rappellent également des vérités cruciales sur l’autochtoneité en général. Comme l’expliquent Deloria (2004) et d’autres, notamment Senungetuk (2019), l’adaptation, la flexibilité et la transformation sont au coeur des visions du monde et des traditions autochtones. Ces deux oeuvres de Derksen démontrent la puissance des territoires sonores souverains autochtones et offrent aux auditeurs non autochtones une invitation à écouter, apprendre et agir en solidarité anticoloniale.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".