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Record W7163917527 · doi:10.7202/1125768ar

Le concert comme reflet de l’histoire de la musique selon Serge Garant

2023· article· fr· W7163917527 on OpenAlexaffvenueabout
Ariane Couture

Bibliographic record

VenueLes Cahiers de la Société québécoise de recherche en musique · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLiterature, Musicology, and Cultural Analysis
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsMusicalPaintingFilmmakingSculptureRomanticism

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le compositeur Serge Garant a été le directeur musical et artistique de la Société de musique contemporaine du Québec (SMCQ) de 1966 à 1986. À ce titre, il était notamment responsable de la programmation des concerts en consultation avec un comité artistique et en collaboration avec le conseil d’administration. Or, la programmation de concert n’est pas neutre, elle induit des relations symboliques entre les oeuvres et les compositeurs ou les compositrices qui sont sélectionnées pour figurer ensemble dans un contexte donné. En effet, la programmation suggère (implicitement ou explicitement) une histoire de la musique où l’organisation des oeuvres exprime une temporalité dans la juxtaposition et l’ordonnancement des oeuvres anciennes, récentes ou des créations au sein d’un même concert. Dans le présent article, l’examen de la programmation de la SMCQ à travers quelques exemples de concerts mettra en lumière la vision historique de Garant de la musique au xx e siècle. Il en résulte que celle-ci observe un double mouvement temporel, que ce soit par la préparation de concerts centrés sur des oeuvres du passé qui offrent des modèles stimulants pour les oeuvres actuelles, ou encore par la proposition de concerts axés sur la création et qui permettent de mesurer les avancées de la musique contemporaine.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
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: none
Teacher disagreement score0.629
Threshold uncertainty score0.737

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.011
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0220.002

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.

Opus teacher head0.078
GPT teacher head0.377
Teacher spread0.299 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes3
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