Tunisian Music: The Soundtrack of the Revolution, the Voice of the People
Notice bibliographique
Résumé
10 million inhabitants, most of whom I found to be both welcoming and generous. 1 The North borders the Mediterranean and boasts sandy beaches with beautiful aqua blue waters and the capital of Tunis. The South treasures the mysterious and vast Sahara desert and lush oases with their numerous palmeries. It was in this country, 5,000 km from my home here in St. John's, Newfoundland and Labrador, that I found myself at the end of May 2012. I was interested in the opportunity to immerse myself in a part of the world I knew little of, do field research for the first time, talk to first-hand witnesses concerning one of the most important world events of the early second millennia, and delve into the relationship between history and music. These interests culminated in a proposal that I created and submitted to the Summer Research Program at the College of the Holy Cross where I was working on my Bachelors of Arts in French and in Music. I was thrilled to find out that I was accepted to participate in the program sponsored by the Andrew W. Mellon Foundation. As a Mellon Fellow, I spent 5-1/2 weeks conducting research under Holy Cross music professor and librarian Alan Karass. This was Alan's tenth trip to Tunisia as he was working on his Ph.D. in Ethnomusicology on the Douz Festival in the country's south. He
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».