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Enregistrement W1967366653 · doi:10.7202/1014395ar

Topos, Text, and the Parody Problem in Bach's Mass in B minor, BWV 232

2013· article· en· W1967366653 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa Szeker-Madden

Notice bibliographique

RevueCanadian University Music Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Influence and Diplomacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChorusRhetorical questionTopos theoryMusicalMusical analysisRedressGestureLiteratureArtLinguisticsPhenomenonPhilosophyHistoryEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even though parody and borrowing have long been recognized as legitimate features of Bach's compositional practices, the criteria by which the composer selected appropriate material to parody remains problematic. Christoph Wolff and Güther Stiller, for example, suggest that musical elements, such as the quality of the original or its potential for further embellishment, represent possible criteria. On the other hand, textual elements such as analogous subjects, "affects," and metrical patterns between old and new texts also many have factored into Bach's criteria. In an effort to redress the imposition of these twentieth-century solutions to what is in effect an eighteenth-century phenomenon, this study undertakes a cultural/contextual examination of the Crucifixus movement from the Mass in B minor and its model, the opening chorus of Cantata 12. Indeed, a logical analysis of both texts reveals that an equivalence of topoi, or topics, represents an important criterion in the selection of an appropriate model from which to borrow. Moreover, a musical-rhetorical analysis confirms that Bach's borrowings from the opening chorus of Cantata 12 are actually musical-rhetorical figures. His application of the parody procedure thus represents the re-use of specific musical-rhetorical gestures which are suitable for the embellishment of a particular topos.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0040,016
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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