Musical Excellence: Strategies and Techniques to Enhance Performance
Notice bibliographique
Résumé
Book Review| September 01 2005 Musical Excellence: Strategies and Techniques to Enhance Performance Musical Excellence: Strategies and Techniques to Enhance Performance Edited by AARON WILLIAMON Oxford University Press, Oxford: 2004 CHRISTINE BECKETT CHRISTINE BECKETT Music Department, Concordia University, Canada Address correspondence to: Dr. Christine Beckett, Concordia University Faculty of Fine Arts, Music Department, RF building, 7141 Sherbrooke St. W., Montreal QC CANADA, H4B 1R6. E-MAIL cbeckett@vax2.concordia.ca Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Address correspondence to: Dr. Christine Beckett, Concordia University Faculty of Fine Arts, Music Department, RF building, 7141 Sherbrooke St. W., Montreal QC CANADA, H4B 1R6. E-MAIL cbeckett@vax2.concordia.ca Music Perception (2005) 23 (1): 101–102. https://doi.org/10.1525/mp.2005.23.1.101 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn Email Tools Icon Tools Get Permissions Cite Icon Cite Search Site Citation CHRISTINE BECKETT; Musical Excellence: Strategies and Techniques to Enhance Performance. Music Perception 1 September 2005; 23 (1): 101–102. doi: https://doi.org/10.1525/mp.2005.23.1.101 Download citation file: Ris (Zotero) Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentMusic Perception Search This content is only available via PDF. © 2005 BY THE REGENTS OF THE UNIVERSITY OF CALIFORNIA. ALL RIGHTS RESERVED.2005 Article PDF first page preview Close Modal You do not currently have access to this content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 tête enseignante, 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 ».