Musica, esoterismo e fusione delle arti dalla stagione simbolista alle avanguardie
Bibliographic record
Abstract
La musica è, per eccellenza, un linguaggio astratto, in cui la dimensione dell'intangibile gioca una parte preminente, fin dalle più remote origini. Non sorprenderà come tutto ciò, interpretato in maniera eterodossa, diventi uno dei riferimenti per un composito e fortunato filone mistico-esoterico che vedrà nella musica, in chiave sostanzialmente gnostica, un mezzo di elevazione dall'umano al divino, e al contempo, attraverso i suoni, una rivelazione del divino stesso agli iniziati che sappiano decifrarne i messaggi. Durante gli anni del Simbolismo trionfante, quando si fondono richiami al mito classico, alla tradizione biblica e cristiana e a culture religiose extraeuropee, innestati sul tronco della teosofia e di dottrine affini e consimili, la musica è intesa anche come evocatrice della nostalgia per mondi misteriosi e perduti, strumento d'espressione degli aspetti più riposti dell'esistenza, delle forze ctonie, delle paure ancestrali, delle angosce indicibili. Una questione fondamentale, nella storia delle relazioni tra musica ed esoterismo durante il periodo compreso fra la stagione simbolista e l'età delle avanguardie, è quella della fusione delle arti in chiave mistica, di cui fu protagonista Aleksandr Skrjabin.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.009 |
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".