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Record W4412636031 · doi:10.7202/1118526ar

La musique au <i>Mercure de France</i> (1890-1914). Portrait et défis d’un discours interdisciplinaire

2025· article· fr· W4412636031 on OpenAlexaffvenue
Michel Duchesneau, Federico Lazzaro

Bibliographic record

VenueTangence · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Literary Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPortraitArtArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article propose un panorama de la présence de la musique dans la revue littéraire le Mercure de France alors que le milieu musical français est en ébullition. Dans les pages de la revue, Jean Marnold se fera ainsi le relais du scandale qui a suivi l’échec de Maurice Ravel au Prix de Rome, comme il jouera un rôle déterminant dans l’essor d’une violente polémique entourant la création de la Société musicale indépendante. La musique occupera ainsi un espace important, soit plus de 700 textes entre 1890 et 1914, apportant un éclairage sur la vie musicale et les enjeux qui l’animent à l’époque. Le wagnérisme sera l’un des sujets de prédilection des critiques musicaux de la revue comme en témoigne d’ailleurs l’enquête sur l’influence allemande sur le monde intellectuel français réalisée par la revue en 1902. Mais ce qui est probablement le plus marquant, c’est l’importance du réseau symboliste qui s’établit autour de la revue et qui trouvera sa voie musicale à travers le soutien à un compositeur oublié, Gabriel Fabre, dont la musique fait la délectation des cercles mondains au tournant du xx e siècle. Le Mercure de France est ainsi une source exceptionnelle pour l’étude de la réception de la musique dont le caractère interdisciplinaire en fait toute la richesse.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.916
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.299
Teacher spread0.290 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes2
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