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Enregistrement W1993975979 · doi:10.2307/3345571

The Effect of Singing Mode and Seating Arrangement on Choral Blend and Overall Choral Sound

2000· article· en· W1993975979 sur OpenAlexaff
Elizabeth Ekholm

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Music Education · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChoirSingingAudiologyAcousticsVocal musicPsychologyCommunicationMusic educationMusicMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is an examination of the effects of soloistic versus blended choral singing and random versus acoustic choral seating arrangements on evaluations of choral blend and overall choral sound. Thirty-seven choral conductors, 33 voice teachers, and 32 nonvocal musicians rated performances of four pieces by a choir of 22 voice majors. Eight choristers were recorded individually during choral performances and solo, and their vocal production was evaluated by 12 voice teachers. Choristers rated experimental conditions for vocal comfort and choral sound. Results indicated that choral conductors preferred blended singing over soloistic singing. No significant singing mode preference, however, was found in choral evaluations by voice teachers and nonvocal musicians. Voice teachers ranked individual vocal production in blended choral singing lower than in soloistic choral singing, and both choral singing modes lower than solo singing. Acoustic seating positively affected evaluations of choral performance, individual vocal production, and choristers' vocal comfort and choral sound ratings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,356 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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