Musical Moments That Matter: Is a Multicultural Human Subject Possible?
Notice bibliographique
Résumé
One of the strongest memories I hold of my musical experiences as an adolescent was during the turbulent 1960s.I was living in Knoxville, Tennessee, at the time.I recall that my high school choral conductor had arranged a medley of protest songs from the Civil Rights movement to honour Dr. Martin Luther King shortly after his assassination.However, after receiving complaints from some parents that the songs were "too political," the school principal prohibited us from performing them in concert.A few of us, however, stood on stage at the end of the concert and sang the medley anyway as an impromptu encore, much to the thrill of the conductor and the chagrin of the principal who had issued the ban.I am curious about why this particular event remains with me: the power I felt in that moment on stage, singing songs of political protest, voicing my own personal protest against the oppressive school administration's attempt to silence our songs of solidarity.Now, so many years later, as a choral music educator my interests lie in world music and antiracism education.In Music and EvenJday Life, DeN ora (2000) posits that the
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,046 |
| Communication savante | 0,020 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».