MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2016500902 · doi:10.5539/ijel.v3n5p78

Musical Cultures: To What Extent is the Language Used in the Song Lyrics of Hip-Hop and Country Music Reflective of and Shaped by Cultural Beliefs and Experiences?

2013· article· en· W2016500902 sur OpenAlexvenueno aff
Dwayne Engh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyricsCommodificationMainstreamSociologyMusicalLegitimacyGlobalizationGender studiesOpposition (politics)Social psychologyPsychologyAestheticsPolitical scienceLawArtLiteraturePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hip-Hop and Country musicians concurrently create culture while being affected by the specific subculture of their sociolects and communities. Within these specific speech communities, language is a vital part of constructing reality; of showing class values; and of defining who is ‘in’ and who is not - often in terms of being in opposition to and standing apart from mainstream society. Inclusion in the Hip-Hop and Country subcultures indicates a delineating boundary of authenticity, which clearly suggests that there are others who are therefore not ‘authentic’ and must be excluded. Members view their group as separate and work to maintain the boundary from the other, from the majority. In the sociolinguistic exploration of Hip-Hop and Country communities, there are five major themes that will be considered: Legitimacy, Commodification & Globalization, Boundary Margins, Sexuality, and Rebellion – giving prominence to the social context of language use rather than to purely lexical considerations within the two communities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,029
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,321 · 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.

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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of English LinguisticsMême sujetLinguistic Variation and MorphologyTravaux en français237 207