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Record W7128589515 · doi:10.4000/15o0x

Les bois dans la facture des instruments de musique en Europe, xvie et xviie siècles

2009· article· fr· W7128589515 on OpenAlexaff
Joël Dugot

Bibliographic record

VenueSpotlight · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsCarpentryChronologyGender relations

Abstract

fetched live from OpenAlex

A priori, ce qu’on pourrait apprendre des bois utilisés par les facteurs d’instruments de musique des siècles passés se limite aux instruments eux-mêmes, c’est-à-dire les rares exemplaires qui subsistent aujourd’hui face à une production qui fut, à n’en pas douter, très imposante. Ces objets sont par nature fragiles et leur vocation à l’usage fait du temps qui passe un inéluctable moulin. Mais, en première analyse, les instruments conservés posent deux sortes de problème : ils ne sont pas nécessairement représentatifs des instruments les plus courants utilisés autrefois. On estime aujourd’hui que la plupart des instruments conservés sont ceux qui, précisément à cause de leur qualité esthétique (décors peints, utilisation de matériaux précieux), ont su retenir l’attention des collectionneurs. Ensuite, ces mêmes instruments peuvent ne pas être entièrement fiables du point de vue de l’authenticité, le temps et les modes ayant presque toujours imposé des transformations (remplacement de parties souvent importantes). En fait, à bien y regarder, d’autres sources de connaissance existent, notamment les témoignages sous forme de textes, traités, encyclopédies, manuscrits ou imprimés mais aussi les inventaires après décès qui se révèlent des sources particulièrement informatives. Vient enfin l’iconographie, laquelle, si elle nécessite une approche critique, n’en reste pas moins un outil appréciable en l’occurrence.Nous nous proposons, en examinant ces différentes sources, d’approcher les usages en matière de choix de bois aux xvie et xviie siècles.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.950
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.219 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2009
Admission routes1
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