La patrimonialisation des musiques populaires : une lecture régulationniste fondée sur le projet
Bibliographic record
Abstract
Les initiatives de patrimonialisation de musiques populaires fleurissent en France depuis plusieurs années. Cette thèse étudie, à l’aune de la théorie de l’action collective fondée sur le projet (TEFP ou PBV) et d’une approche instrumentale, la manière dont se structurent des projets de patrimonialisation de musiques populaires engageant une collaboration entre des acteurs issus d’univers différents (scène musicale, milieu institutionnel, milieu académique). Deux projets sont étudiés : l’un porté par un collectif associatif punk, en collaboration avec des professionnels du patrimoine et chercheurs ; l’autre porté par un musée d’histoire locale, en collaboration avec un acteur du patrimoine et des chercheurs. Les résultats montrent que les projets sont construits à travers des règles et régulations engageant des savoirs dans des rapports de prescription réciproques qui s’incarnent dans des instruments de gestion.L’actualisation des règles et les apprentissages, facilités par la présence d’un acteur marginal-sécant médiateur, favorisent l’action collective. L’analyse met également en avant la manière dont les acteurs mobilisent les modèles culturels et systèmes de règles qui sont les leurs, ainsi que la légitimité dont ils bénéficient, comme ressources pour l’action. Ce travail contribue ainsi aux recherches sur l’approche par le projet et sur celles relatives à la patrimonialisation des musiques populaires.
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 | 0.008 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".