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Record W589608036 · doi:10.71781/4357

Musique, immigration et intégration au Québec

2012· dissertation· fr· W589608036 on OpenAlexaboutno aff
Florence Leyssieux

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2012
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceImmigrationINTComputer scienceOperating system

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les musiciens étrangers installés au Québec ont contribué à l’édification et au développement de la vie culturelle, et leur influence sur le milieu musical est loin d’être négligeable. Mais que connaît-on des conditions d’intégration socioculturelle et professionnelle de ces musiciens immigrants ? Quels obstacles rencontrent-ils, quelles stratégies développent-ils pour poursuivre leur carrière professionnelle dans un nouveau contexte social et artistique ? Cette recherche aborde un des aspects de la vie musicale québécoise à travers la problématique de l’intégration socioculturelle et professionnelle d’interprètes immigrants de musique savante occidentale (ou musique classique). S’appuyant sur le parcours de musiciens installés à Montréal depuis trente-cinq ans et moins, l’étude s’articule autour de quatre axes : l’impact de l’immigration sur les interprètes étrangers; leur processus d’intégration; l’influence du contexte socioculturel et musical sur les stratégies d’adaptation développées par ces musiciens; leurs apports au milieu musical québécois. Basée sur une approche sociomusicologique à partir d’une méthodologie mixte – étude théorique et enquête de terrain –, cette recherche se présente comme une enquête exploratoire visant à dresser un tableau général des situations rencontrées par les interprètes immigrants dans leur trajectoire d’intégration. Un cadre théorique a tout d’abord été bâti afin d’exposer, d’une part, les particularités du métier d’interprète (apprentissage et professionnalisation) et, d’autre part, les diverses étapes de l’immigration et de l’intégration et leurs spécificités. Ensuite, en replaçant dans ce cadre théorique les données recueillies sur le terrain, l’étude plus approfondie de cinq cas particuliers a permis d’appréhender la problématique à travers l’expérience des interprètes immigrants, et d’observer les stratégies qu’ils ont développées en réponse aux situations rencontrées; un de leurs plus grands défis étant de trouver un équilibre entre leurs codes culturels et musicaux et ceux de la société d’accueil. L’étude de cas s’appuie sur la mise en parallèle du cheminement d’interprètes installés à Montréal depuis trente-cinq ans et moins, l’objectif étant de mesurer les incidences des changements survenus dans le milieu musical sur le processus d’intégration socioprofessionnelle de ces musiciens. L’analyse des données recueillies révèle que ce n’est pas grâce à leur formation en musique classique que les interprètes immigrants réussissent à intégrer rapidement le milieu professionnel actuel, mais grâce à leur pratique parallèle de la musique traditionnelle de leur pays d’origine. Cette nouvelle dynamique d’adaptation, favorisée par les politiques de valorisation de la diversité culturelle, entraîne un glissement progressif de l’intérêt des organismes de soutien au développement artistique vers les musiques traditionnelles ou métissées. S’oriente-t-on vers un changement de paradigme conduisant à la perte graduelle de la prédominance du répertoire classique chez les interprètes immigrants, au profit du répertoire traditionnel ?

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.041
Threshold uncertainty score0.295

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0110.005
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.000

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 head0.028
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.285 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations1
Published2012
Admission routes1
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