Celestial Dreams is a three-movement work for chamber ensemble. This piece employs algorithmic processes (coded in BASIC and Pascal) that generate poetic text and convert it to musical pitches. The three movements contain coherent structures that allow for the complete integration of all ensemble members into the texture and for the flexibility to have one ensemble member emerge as the musical foreground. The chamber ensemble includes strings, tape, slides, and a narrator, who recites the poetic text which forms the foundation of the piece.

De nombreuses recherches montrent que les adultes résolvent de simples problèmes arithmétiques plus ou moins exclusivement par récupération de la réponse dans un réseau d’associations stockées en mémoire à long terme (Ashcraft, 1992 ; 1995 ; Campbell, 1995). Il est admis que les performances arithmétiques des jeunes enfants sont basées sur le comptage ou d’autres stratégies procédurales qui sont peu à peu remplacées par la récupération directe en mémoire (Barrouillet & Fayol, 1998). Ces premiers résultats ont été rapportés par Groen et Parkman (1972) en étudiant les temps de résolution. Mais moyenner des temps de latence d’essais impliquant différentes procédures peut conduire à des conclusions erronées sur la façon dont les problèmes sont résolus. D’autres auteurs ont préféré la méthode des protocoles verbaux. Cependant Kirk et Ashcraft (2001) remettent en question ce protocole. Nous proposons un nouveau paradigme pour faire la lumière sur la façon dont des problèmes additifs, soustractifs et multiplicatifs sont résolus par les adultes et les enfants. Ce paradigme tire avantage du fait que les procédures de calcul dégradent les traces en mémoire des opérandes impliquées dans les calculs (Thevenot, Barrouillet & Fayol, 2001). Le temps nécessaire à l’algorithme pour parvenir à la réponse et son coût cognitif entraînent une réduction du niveau d’activation des opérandes. Cette baisse d’activation résulte d’un phénomène de déclin mémoriel qui entraîne une détérioration des traces en mémoire (Towse & Hitch, 1995 ; Towse, Hitch & Hutton, 1998) et de l’activation concurrente de résultats transitoires provoquant un partage attentionnel entre les opérandes, leurs composantes et les résultats intermédiaires nécessaires pour arriver à la solution (Anderson, 1993). Par conséquent, lorsque l’algorithme aboutit à la réponse les traces des opérandes sont dégradées et la récupération en mémoire est difficile. Ce phénomène devrait être plus prononcé pour les grands nombres car parvenir au résultat nécessite plus d’étapes et plus de temps. En contrastant la difficulté rencontrée par des adultes pour reconnaître des opérandes après leur implication soit dans une opération arithmétique (addition, soustraction ou multiplication) soit dans une comparaison (qui ne nécessite aucune décomposition) avec un troisième nombre, nous pourrons déterminer si l’opération a été résolue par procédure algorithmique. Si la difficulté est la même dans les deux conditions, l’opération aura été résolue par récupération, une telle activité ne nécessite pas la décomposition des opérandes / Numerous studies show that adults solve simple arithmetic problems more or less exclusively by retrieval the response in a network of associations stored in long-term memory (Ashcraft, 1992, 1995 and Campbell, 1995). It is recognized that the arithmetic performance of young children are based on counting or other procedural strategies that are gradually replaced by direct memory retrieval (Barrouillet & Fayol, 1998). These first results were reported by Groen and Parkman (1972) by studying the resolution time. But average latency of trials involving different procedures can lead to erroneous conclusions about how problems are solved. Other authors have preferred the method of verbal reports. But Kirk and Ashcraft (2001) question this paradigm. We propose a new paradigm to shed light on how the addition problems, subtraction and multiplication are resolved by adults and children. This paradigm takes advantage of the fact that algorithmic computation degrades the memory traces of the operands involved in the calculation (Thevenot, Barrouillet, & Fayol, 2001). The time needed by the algorithm to reach the answer and its cognitive cost lead to a reduction in the level of activation of the operands. This decrease in activation would result both from a memory decay phenomenon, which damages memory traces (Towse & Hitch, 1995; Towse, Hitch & Hutton, 1998) and from the necessary concurrent activation of transitory results, which induces a sharing of the attentional resources between the operands, their components and the intermediate results necessary to be reached to solve the problem (Anderson, 1993). Therefore, when the algorithm leads to the response, traces of the operands are degraded and retrieval the operand in memory is more difficult. This phenomenon should be more pronounced for large numbers since arriving at the result requires more steps and more time. Thus, contrasting the relative difficulty that adults or children encounter in recognizing operands after either their involvement in an arithmetic problem or their simple comparison with a third number can allow us to determine if the arithmetic problem has been solved by an algorithmic procedure or by retrieval of the result from memory: If operands are more difficult to recognize after the operation than after their comparison, we can assume that an algorithmic procedure has been used. On the contrary, if the difficulty is the same in both conditions, then the operation has most probably been solved by retrieval, a fast activity that does not imply the decomposition of the operands