Worst practices : détourner les pratiques compositionnelles en musique mixte pour une plus grande authenticité créative?
Bibliographic record
Abstract
Ce document présente une démarche de recherche-création, intitulée Worst Practices, développée dans le cadre d’un Doctorat en Composition et Création Sonore effectué au sein de la Faculté de Musique de l’Université de Montréal. Il est lié une série de compositions qui sont le volet pratique de ce projet. Ce texte précise les notions théoriques sur lesquels il s’appuie. Il présente d’abord différentes stratégies compositionelles appliquées au sein de ce projet. Dans un second temps il procédera à une analyse des différentes pièces réalisées en présentant une première série des projets qui ont inspirés cette démarche, un second ensemble de pièces ou les techniques proposées apparaissent plus consciemment, pour enfin présenter deux projets plus conséquents qui ont été entièrement constitués selon le concept de Worst Practices. Cette démarche s’inspire de la notion de bifurcation néguentropique, proposée par le philosophe français Bernard Stiegler, et consiste en une voie artistique en réaction à un environnement où l’accélération technologique est source d’aliénation et ou la surproduction pose la question de la pérennisation de son travail. Ainsi une continuité avec la démarche d’artistes tels que Frank Zappa, Charles Mingus, ou encore Erik Satie, est établie. Par la suite une série de stratégies déviantes est présentée en commençant pas l’analyse de ‘mauvaises’ habitudes de travail volontairement assumées, puis par la description de méthodes artistiques : le détournement, le débordement et la déconstruction-lacération. Ces approches de création seront ensuite identifiées au cours des analyses qui occupent les trois derniers chapitres de ce texte. Dans ce cadre, la manière dont ces pratiques ont évolué au sein de ce projet de recherche-création sera mise en avant pour illustrer le déploiement progressif des Worst Practices dans cette série de compositions.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".