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Enregistrement W1936449379

Asian Women Kick Ass: A Study of Gender Issues within Canadian Kumi-Daiko

2006· article· en· W1936449379 sur OpenAlexaboutno aff
Kim Noriko Kobayashi

Notice bibliographique

RevueCanadian Folk Music / Musique folklorique canadienne · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReinterpretationStylized factGender studiesPresentation (obstetrics)HistorySociologyArtAesthetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pendulum has shifted for Japanese Kumi-daiko or Wadaiko (ensemble taiko drumming commonly referred to as taiko), from a site of hyper masculine musical performance, towards a reinterpretation along feminist values for female players. Japanese taiko (literally meaning ‘big drum’) has evolved from a male-dominated and -defined forum into a femaledominated performance art within North America. The emergence of kumi-daiko in Japan was primarily associated with masculine performances crystallized in images of lean muscular men in fundoshi (loincloth) furiously drumming on large taiko drums. Gender issues in kumi-daiko have been acknowledged and discussed among members of the kumi-daiko scene in Canada and America (Tusler 2003). Mark Tusler The development of this high density of female participants in Vancouver’s kumi-daiko will be discussed in a case study format, examining Canada’s first kumi-daiko ensemble, Katari Taiko, and the emergence of feminist stylized kumi-daiko. Focusing on the formative days of Katari Taiko is instrumental in highlighting the framework that has continued to foster the large numbers of women engaged in kumidaiko within the local area, if not the greater area of western Canada. Early Katari Taiko members played an important role in disseminating kumi-daiko throughout Canada via their performances and presentation of taiko workshops.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0470,011
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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