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Enregistrement W1839595072 · doi:10.21083/csieci.v10i1.3028

‘We Wanted Our Coffee Black’: Public Enemy, Improvisation, and Noise

2015· article· en· W1839595072 sur OpenAlexaffvenue
Niel Scobie

Notice bibliographique

RevueCritical Studies in Improvisation / Études critiques en improvisation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJazzMusicalLyricsAdversaryContext (archaeology)Noise (video)Popular musicImprovisationAestheticsRelation (database)SociologyPsychologyComputer scienceLiteratureVisual artsHistoryArtArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Music and Discourse, Jean-Jacques Nattiez theorizes that noise is not only subjective, its definition, and that of music itself, is culturally specific: “There is never a singular, culturally dominant conception of music; rather, we see a whole spectrum of conceptions, from those of the entire society to those of a single individual” (43). Noise in this context is therefore most often positioned as the result of music that runs contrary to an established set of rules. However subjective the assessments of both the musical producer and listener, Nattiez notes that these “‘criteria’ are always defined in relation to a threshold of acceptability encompassing bearable volume, the existence of fixed pitches, and a notion of order – which are only arbitrarily defined as norms” (45). If these criteria are arbitrary, then music might just as arbitrarily be redefined to valorize noise rather than eschew it, something true of Public Enemy and their musical aesthetic of noise. It Takes a Nation of Millions to Hold Us Back (1988) uses saxophone samples in many songs that act in tandem with the lyrics to form “an aggression against the code-structuring messages” (Attali 27) found in popular music conventions. Moreover, noise has been a part of the musical landscape for longer than we might think. Public Enemy’s examples are comparable to the use of dissonance in the music of jazz legends Duke Ellington, Thelonious Monk, and others. Public Enemy created noise with saxophone squeals, erratic drums, and countless scratches on Nation, a recording that has influenced numerous hip-hop artists and it stands today as a critically lauded and influential album. This paper investigates Public Enemy’s use of saxophone samples as a strategy of creating noise as representative of ideals contrary to conventional Western musical practices, and as a bridge to African-American musical practices and suppressed voices of the past.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,037
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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