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Record W7161936430 · doi:10.82308/51197

Ana Sokolović et les manipulations rythmiques asymétriques : Rencontre entre folklore et musique contemporaine dans Svadba, opéra pour six voix de femmes

2025· dissertation· fr· W7161936430 on OpenAlexaboutno aff
Marianne Couture-Payer

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLiterature, Musicology, and Cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFolkloreOralityESPACEDisenchantmentThe Imaginary

Abstract

fetched live from OpenAlex

Directrice de la Chaire de recherche du Canada en création d’opéra, Ana Sokolović (1968) brille par son implication dans le milieu culturel québécois. La compositrice montréalaise d’origine serbe met sa multiethnicité en valeur dans ses compositions et incarne un exemple de la riche diversité culturelle au Québec. L’univers coloré de Sokolović est notamment dépeint par l’influence du folklore des Balkans dans ses compositions. Dans cette recherche, j’approfondis les concepts d’asymétrie, d’irrégularité et d’instabilité créés par les manipulations rythmiques employées par la compositrice dans son opéra Svadba (mariage), pour six voix de femmes a cappella, une œuvre importante dans le répertoire de la compositrice qui connait un grand succès international. Mon travail sur cette pièce d’envergure se compose d’analyses de la partition, du drame et de commentaires en lien avec l’adaptation cinématographique par le Boston Lyric Opera. Ma recherche porte une attention particulière à la relation entre la musique traditionnelle des Balkans et la musique contemporaine qui partage de nombreuses caractéristiques, telles que des rythmes asymétriques et des dissonances. Dans son opéra, la compositrice revisite certains aspects tirés du folklore balkanique, comme le rythme aksak, la tradition du bourdon, les ornementations et la présence de polymodes (des gammes à degrés variables). En plus d’observer ces éléments, je me penche sur l’étude de différentes techniques de composition employées pour créer des interactions complexes entre les personnages, telles que l’utilisation de techniques vocales variées, les dialogues musicaux, le procédé d’imitation et la présence d’hétérophonie, qui seront illustrés par des analyses paradigmatiques et d’autres méthodes analytiques

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.088
Threshold uncertainty score0.175

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0120.010
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0000.003
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.287 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Published2025
Admission routes1
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