1000 resultados para musique de genre


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Las músicas populares urbanas participan en la construcción, transmisión y deconstrucción de las imágenes de género. Es trascendental comprender su influencia entre los oyentes. Para ello, realizamos una investigación basada en encuestas a jóvenes universitarios que mostró la permanencia de prejuicios y una escasa capacidad crítica, lo que refuerza algunas de las hipótesis de la sociología de la música de T. W. Adorno y plantea cuestiones importantes para la musicología feminista. Es necesario tener conciencia de la existencia de estos prejuicios si pretendemos una educación emancipatoria.

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Ce mémoire propose d’étudier les représentations de la masculinité dans les vidéoclips de musique populaire. Il consiste plus précisément en une analyse textuelle de vidéoclips suivant l’approche sémiologique. La représentation y est entendue comme un processus d’attribution de sens, agissant dans la construction sociale de la masculinité. Selon une méthode qualitative, il est premièrement question de cerner et, ultérieurement, explorer les principaux schémas de la masculinité dans un corpus de 29 vidéoclips sélectionné auprès de la chaîne québécoise Musique Plus. L’observation des codes visuels est centrale à cette entreprise, l’articulation de ces derniers permettant la prolifération d’expressions du genre masculin. Partant du point de vue que des attributs, notamment la force et l’invulnérabilité, apparaissent comme typiquement masculins au sein de certaines représentations, il sera question de confronter cette idée aux trois scénarios majeurs ayant émané du corpus ; l’homme-enfant, l’introspectif et le meneur, indiquant tous trois la récente montée des représentations d’une masculinité vulnérable en musique populaire. Les constats qui résulteront de cette exploration seront finalement recadrés dans l’actuel cadre social, où le masculin et le féminin sont de moins en moins enclos dans les moules traditionnels et tendent à se redéfinir sur une nouvelle matrice.

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La version intégrale de ce mémoire est disponible uniquement pour consultation individuelle à la Bibliothèque de musique de l’Université de Montréal (www.bib.umontreal.ca/MU).

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Les fichiers audiovisuels complémentaires à ce mémoire sont disponibles sur DVD. Un
 de
 ces

 DVD
 sera
 remis
 au
 Service
 de
 la
 gestion
 des
 documents
 et
 des
 archives
 de
 l’Université
 et
 l’autre
 sera
 conservé
 au
 Département d'études cinématographiques.

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Pendant la dernière décennie nous avons vu une transformation incroyable du monde de la musique qui est passé des cassettes et disques compacts à la musique numérique en ligne. Avec l'explosion de la musique numérique, nous avons besoin de systèmes de recommandation de musique pour choisir les chansons susceptibles d’être appréciés à partir de ces énormes bases de données en ligne ou personnelles. Actuellement, la plupart des systèmes de recommandation de musique utilisent l’algorithme de filtrage collaboratif ou celui du filtrage à base de contenu. Dans ce mémoire, nous proposons un algorithme hybride et original qui combine le filtrage collaboratif avec le filtrage basé sur étiquetage, amélioré par la technique de filtrage basée sur le contexte d’utilisation afin de produire de meilleures recommandations. Notre approche suppose que les préférences de l'utilisateur changent selon le contexte d'utilisation. Par exemple, un utilisateur écoute un genre de musique en conduisant vers son travail, un autre type en voyageant avec la famille en vacances, un autre pendant une soirée romantique ou aux fêtes. De plus, si la sélection a été générée pour plus d'un utilisateur (voyage en famille, fête) le système proposera des chansons en fonction des préférences de tous ces utilisateurs. L'objectif principal de notre système est de recommander à l'utilisateur de la musique à partir de sa collection personnelle ou à partir de la collection du système, les nouveautés et les prochains concerts. Un autre objectif de notre système sera de collecter des données provenant de sources extérieures, en s'appuyant sur des techniques de crawling et sur les flux RSS pour offrir des informations reliées à la musique tels que: les nouveautés, les prochains concerts, les paroles et les artistes similaires. Nous essayerons d’unifier des ensembles de données disponibles gratuitement sur le Web tels que les habitudes d’écoute de Last.fm, la base de données de la musique de MusicBrainz et les étiquettes des MusicStrands afin d'obtenir des identificateurs uniques pour les chansons, les albums et les artistes.

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Cette version de la thèse a été tronquée des certains éléments protégés par le droit d’auteur. Une version plus complète est disponible en ligne pour les membres de la communauté de l’Université de Montréal et peut aussi être consultée dans une des bibliothèques UdeM.