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Enregistrement W2022028553 · doi:10.1080/17459737.2010.520455

Can computational music analysis be both musical and computational?

2010· article· en· W2022028553 sur OpenAlexaff
Christina Anagnostopoulou, Chantal Buteau

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics and Music · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesUniversity of Miami
Mots-clésComputer scienceVariety (cybernetics)Computational modelFocus (optics)String (physics)MusicalMusic theoryArtificial intelligenceMathematicsVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This special issue of the Journal of Mathematics and Music addresses the topic of computational music analysis. It arose from a series of two international workshops on the topic, one in Berlin and one in Paris, both of which created interesting discussions and debates. In the call for papers, this special issue welcomed previously unpublished contributions that presented computational approaches of any type of music analysis. As a special focus, all papers were asked to analyse the same piece: the first movement of Brahms’ String Quartet No. 1. The aim was to bring together diverse computational analytical approaches and methodologies, such as structural, motivic, semiotic, comparative, reductional, harmonic, transformational, and others, using a variety of computational implementation techniques. By focusing on to the same piece, similarities, differences, and complementarities among the approaches on both the methodological and the analytical results levels could be more easily observed. Authors were particularly encouraged to consider Forte's [Citation1] and Huron's [Citation2] analyses of the string quartet, and relate them to their own work if possible. Three papers were chosen for publication, which reflect the various aspects and levels of computation involved.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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