<i>Tchi-Tchi</i> , <i>Coeur de maman</i> et <i>I’ll Sing You a Thousand Love Songs</i> : collections de partitions et goûts élitaires en chanson au Saguenay–Lac-Saint-Jean, 1920-1950
Bibliographic record
Abstract
La sensibilité de la population québécoise aux nouveautés culturelles véhiculées par les médias durant la première moitié du xx e siècle a fait l’objet de divers travaux. La présente étude s’inscrit dans leur prolongement en cherchant à préciser les choix alors effectués, dans le domaine de la chanson, au sein de groupes élitaires de la société régionale du Saguenay – Lac-Saint-Jean. À l’aide d’enquêtes par sondages, une sociologie du goût musical s’est développée reposant sur la caractérisation des préférences des groupes sociaux, une voie toutefois impraticable en histoire. À cet égard, les collections de partitions versées aux archives offrent une piste documentaire qui est explorée ici. Leur exploitation révèle un éventail de choix plus étendu que ce que semble indiquer l’historiographie socioculturelle des élites canadiennes-françaises, incluant une ouverture à la chanson populaire américaine. L’amplitude de cet éventail manifeste un éclectisme qui, à une autre échelle, anticipe sur la temporalité généralement admise des transformations du goût musical chez les élites occidentales.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
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".