Vers une musique autogérée : (in)compatibilités, réseaux, intuition et processus
Bibliographic record
Abstract
« Vers une musique autogérée », est un regard sur mes œuvres des trois dernières années : un quatuor à cordes, un quatuor pour flûte basse, saxophone baryton, percussion et piano, une pièce pour voix de femme et douze musiciens et une pièce pour silent piano et dispositif électronique, qui sera le chapitre le plus exhaustif. Tout au long de cette étude, on examinera les notions qui m’inspirent, les points de départ de chaque pièce ainsi que les moyens employés pour arriver au bout de chaque idée. On parlera du tandem « intuition – processus » et comment il s’exprime chaque fois de façon différente, des réseaux qui se créent dans la musique, on abordera le concept omniprésent de l’incompatibilité et les relations que cela autorise, et on suivra l’évolution progressive de l’écriture vers une musique qui se veut « autogérée », en examinant comment ce terme se manifeste, selon les différents contextes.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".