Sygaldry : logiciel réutilisable pour la fabrication d’instruments de musique numériques
Bibliographic record
Abstract
Les instruments de musique numériques sont une famille d'instruments dont le support excité est un signal audio numérique. Leur conception et leur développement font l'objet de recherches depuis plus de 30 ans, et certains outils, techniques et matériaux ont commencé à émerger en tant que composants standard pour la fabrication d'instruments de musique numériques. Afin de soutenir la maintenance et la reproduction à long terme de ces instruments, de permettre la recherche et la pratique créative à long terme et de favoriser le développement de notre savoir-faire collectif en matière de conception d'instruments de musique numériques, nous proposons de développer une bibliothèque de composants d'instruments de musique numériques réutilisables. Les bibliothèques existantes sont incapables de couvrir le large éventail de composants, de plates-formes matérielles et d'environnements logiciels utilisés dans la fabrication d'instruments de musique numériques, en raison de problèmes de code collé, d'interface logicielle limitée et de performances d'exécution. En nous appuyant sur des modèles de conception C++ modernes basés sur la réflexion à la compilation et la métaprogrammation, nous nous attaquons à ces problèmes. Notre bibliothèque, Sygaldry, apporte un bénéfice immédiat à la réplication, au portage et à la validation des instruments de musique numériques.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.008 |
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".