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Enregistrement W1482929163 · doi:10.7202/1025813ar

Musique et émotion

2014· article· fr· W1482929163 sur OpenAlexaffvenue
Nathalie Fernando, Hauke Egermann, Lorraine Chuen, Bienvenu Kimbembé, Stephen McAdams

Notice bibliographique

RevueAnthropologie et Sociétés · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article prend pour prétexte une expérimentation menée en 2011 par une ethnomusicologue et une équipe de psychologues de la musique pour évoquer les problématiques reliées au travail interdisciplinaire. Le sujet qui fait l’objet de la recherche concerne les émotions évoquées par la musique en lien avec l’expressivité de la musique. L’hypothèse qui motive ce travail est l’existence éventuelle d’universaux musicaux en relation avec la signification expressive de la musique. De fait, la démarche est comparative et implique des populations pygmées et occidentales nord-américaines. Alors que la neuropsychologie de la musique aborde les dimensions à la fois cognitives et physiologiques du phénomène musical, l’ethnomusicologie se consacre à l’analyse du discours et des comportements musicaux qui prennent place dans un contexte socioreligieux donné. L’article pose les nombreux défis et avantages de l’intégration des savoirs et des disciplines. En interrogeant la part de la nature et de la culture dans les productions artistiques humaines, il insiste sur la perspective anthropologique de l’étude qui fait en sorte que les deux disciplines peuvent remettre conjointement au centre des débats les questions de l’esthétique musicale, de la fonction de la musique dans la société, voire de la définition même de la culture.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,258
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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