Constitution, déploiement et segmentation : repenser le thématisme à travers les réseaux paramétriques
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse présente une approche personnelle du thématisme. Traditionnellement, la théorie et la pratique thématiques traitent d'entités mélodiques ou rythmiques (thèmes, motifs, séries) qui imprègnent le contenu et l'organisation d'un morceau de musique à travers de nombreuses techniques de dérivation et d'élaboration. L'objectif principal de cette approche est d'assurer l'unité de l'oeuvre musicale en présentant de multiples expressions d'une ou de quelques idées de base. Essentiellement, mon approche reprend la notion de description paramétrique — déjà présente dans l'approche traditionnelle par rapport aux hauteurs et aux rythmes des entités récurrentes — et l'applique à la description de périodes de temps ou de niveaux formels. Trois chapitres m'aident à développer cette vision. Le premier donne un aperçu des fondements sur lesquels repose mon approche, notamment le thématisme, la hiérarchie et la temporalité. Le second présente l'approche elle-même. En particulier, il introduit le concept de réseau paramétrique et le relie à des notions telles que description paramétrique et niveau formel. Le dernier chapitre consiste en plusieurs analyses de pièces conçues à travers cette manière personnelle de penser le thématisme.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.006 |
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".