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Enregistrement W1512589837 · doi:10.30535/mto.19.1.5

Beyond Homage and Critique? Schubert’s Sonata in C minor, D. 958, and Beethoven’s Thirty-Two Variations in C minor, WoO 80

2013· article· en· W1512589837 sur OpenAlexaff
René Rusch

Notice bibliographique

RevueMusic Theory Online · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusicology and Musical Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppropriationMinor (academic)OriginalityLiteratureMusicalArtMusical analysisPhilosophyPiano sonataMOZARTHumanitiesArt historyPsychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When Schubert’s instrumental pieces seem to directly quote or allude to Beethoven’s works, some music scholars have interpreted these forms of appropriation either as musical homage or as evidence that Schubert modeled several of his works on Beethoven’s. Other scholars have encouraged us to rethink these perspectives, suggesting instead that the same forms of appropriation can be read as active responses or antipodes to Beethoven’s music. This paper reconsiders the topic of influence in Schubert’s music from a post-structuralist position, drawing from Jacques Derrida’s writings on grafting—the act of placing separate texts side by side to produce a new structure. Using the first movement from Schubert’s Sonata in C minor, D. 958, and Beethoven’s Thirty-Two Variations in C minor, WoO 80 as examples, my paper seeks to rethink the categories of homage and critique by considering the following two ideas: (1) if “[t]o write means to graft” (Derrida [1972] 1982, 355), each composition contains a heterogeneity of texts, challenging the possibility of an original text; (2) matters concerning appropriation do not lie solely within either musical text, but rather between them, inviting us to reconsider how constructions of history and criteria for originality can affect our understanding of appropriation and our music-analytical readings of Schubert’s works.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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