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Record W7069245994

[no title]

2021· other· fr· W7069245994 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDirectory of Open access Books (OAPEN Foundation) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldDecision Sciences
TopicScientific Computing and Data Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPeriod (music)Order (exchange)Publics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En février 1946, Geneviève Massignon, la fille du grand orientaliste Louis Massignon, a 24 ans. Elle part affronter le rude hiver canadien pour y conduire une étude sur le parler acadien, prenant note de tous les contes et de toutes les chansons populaires qu'elle peut recueillir dans cette province canadienne francophone. Puis, en 1961, à la veille de sa soutenance de thèse, elle décide de retourner sur les lieux, munie cette fois d'un matériel d'enregistrement plus fiable. Elle récolte ainsi plus de 500 chansons, qu'elle classe par thèmes. Elle meurt en 1966 sans avoir achevé l'édition de son étude, et son frère, Daniel Massignon, fait don en 1988 à la Phonothèque nationale de ces enregistrements et notes manuscrites. C'est le folkloriste Georges Delarue qui prendra en charge l'édition définitive de cet ouvrage dont le premier volume contient les textes de 50 chansons présentées avec toutes leurs variantes, conservées, vivifiées et transformées dans les provinces maritimes du Canada et le Madawaska américain. Elles sont accompagnées de commentaires détaillés visant à les situer dans leur histoire et leur devenir. Les mélodies, présentées dans le second volume, sont chaque fois notées avec une très grande précision permettant une analyse mélodique fouillée. Pour chaque chanson, une bibliographie détaillée ainsi que diverses remarques dans les commentaires permettent de la situer par rapport à ses homologues recueillies sur le territoire français.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.019
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Open science, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.854
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0190.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0040.001
Bibliometrics0.0030.006
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0620.012
Open science0.0490.050
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.4900.006

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.

Opus teacher head0.325
GPT teacher head0.512
Teacher spread0.187 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
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