Le potentiel théâtral et dramaturgique de la musique dans le processus de création chorégraphique
Bibliographic record
Abstract
Le présent mémoire de maîtrise présente une recherche-création réalisée dans le cadre du programme Littérature et arts de la scène et de l’écran de l’Université Laval et qui s’intéresse à la problématique du potentiel théâtral et dramaturgique de la musique prise comme « texte » en vue de la création de séquences de danse théâtralisée. L’auteur y présente d’abord le cadre théorique et conceptuel lié aux trois relations interartistiques impliquées dans son sujet : musique et théâtre, théâtre et danse et danse et musique. Elle prend alors appui notamment sur les écrits d’Adolphe Appia, Michèle Febvre et Jean-Jacques Nattiez et sur l’expérience de praticiens tels qu’Anne Teresa de Keersmaeker et Pina Bausch. De cette base réflexive, elle tire des outils permettant de dégager le potentiel recherché et de l’appliquer à la mise en mouvement de la musique. Elle expérimente également avec ces outils dans la mise en marche d’un processus de création dont les différentes étapes, qui s’étendent de la recherche de musique à la présentation publique des séquences réalisées, sont exposées dans ce mémoire. Les deux séquences de danse théâtralisée De fil en fils et Fuis-moi je te suis…, dont la captation vidéo se trouve en annexe, font l’objet d’une analyse visant à découvrir les divers éléments musicaux ayant participé à induire une forme de théâtralité.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".