Bibliographic record
Abstract
La mise en musique du poème « Placet futile » de Stéphane Mallarmé par Maurice Ravel pourrait-elle être considérée comme une réécriture du poème? C'est ce que ce travail tend à démontrer. En partant du fait que toute mise en musique implique une interaction entre le langage littéraire et le langage musical, nous abordons le fait qu'une telle entreprise constitue en elle-même un acte de réécriture du poème qui comprend nécessairement un acte de lecture de son auteur, Ravel. \n \nPour prouver notre hypothèse, nous nous appuierons sur le mode de création des deux auteurs concernés, qui tous deux ont une grande préoccupation pour la pureté de leur langage respectif et la cohérence de la structure de leur oeuvre. \n \nDans les composantes de la mise en musique de Ravel, nous ferons ressortir des éléments de la structure du sonnet en montrant qu'elle participe, elle aussi, de l'?uvre musicale: ce qui permet de dire qu'il y a prise en compte de certaines données structurales du poème pour l'élaboration de la partie musicale. \n \nDans les segments de la pièce où la partie musicale fait rupture avec la structure du poème, par exemple quand les phrases musicales ne suivent pas celles du texte, ou que les règles de versifications ne sont pas respectées, on peut voir que la musique, à ces endroits, tente de rendre compte d'effets de lecture ravelienne ou de composantes plus rattachées au sens induit par cette lecture qu'à la structure du poème. \n \nLes motifs et cellules rythmiques de la musique permettent de démontrer qu'il y a mise en scène du poème dans la musique; de ce fait, la musique vient influencer la perception que le lecteur se fait du poème. Ainsi, la présence d'un dialogue ou d'interactions entre la partie musicale de l'oeuvre et la partie texte démontre bien que le poème subit une profonde transformation par sa mise en musique qui ne peut se justifier que par le filtre de la perception que Ravel a eue du poème. \n
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.229 | 0.112 |
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".