Bibliographic record
Abstract
Comment faire l’analyse des musiques de séries télévisées ? Comment la musicologie, discipline historiquement façonnée par des paradigmes souvent positivistes et des hiérarchies esthétiques implicites, peut-elle aujourd’hui interroger ses propres cadres épistémologiques pour accueillir un objet culturel longtemps relégué aux marges du savoir légitime ? S’inspirant des travaux de Philip Tagg, cet article propose de tracer les contours d’une discipline en formation en adoptant une perspective critique. Il met ainsi en regard les premiers discours sur les musiques télésériales avec les études émergentes sur le sujet au début des années 1990, soulignant la persistance d’une forme de déconsidération, opérée jusque dans les approches comparatistes qui réduisent ces musiques à un simple dérivé des musiques de film. L’article propose enfin de déconstruire cette distinction artificielle et plaide pour une musicologie qui intègre les singularités formelles et narratives des musiques télésériales.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 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".