Les partitions sonores. Un outil collaboratif entre l’interprétation et la composition
Bibliographic record
Abstract
C’est de l’encre (2023) est une oeuvre pour alto et piano conçue comme une partition sonore, pouvant être interprétée en modalité mixte diffusée par des haut-parleurs, ou comme une pièce purement instrumentale, jouée tout en écoutant au casque la partition sonore. S’inscrivant de manière originale dans l’histoire de la pratique des partitions sonores, cette oeuvre explore les interactions émergentes entre écriture et interprétation dans le cadre d’une recherche-création collaborative. La partition sonore ouvre la voie à de nouvelles formes de collaboration, instaurant une dynamique fluide entre compositeur et interprète et révélant des zones de porosité entre ces rôles. Mobilisant des identités plurielles – compositeur, altiste, pianiste, tous également engagés dans la recherche académique – C’est de l’encre traduit une volonté commune de repousser les limites des modes de jeu conventionnels, des gestes musicaux, de l’écoute et de l’expérimentation artistique. Ancrée dans une approche centrée sur la pratique musicale, cette recherche met en lumière les interactions générées par la partition sonore et leurs implications, soulignant son rôle fondamental en tant qu’outil de création intrinsèquement collaboratif.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.005 |
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".