MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2040396068 · doi:10.1121/1.4806102

Timbre as a structuring force in music

2013· article· en· W2040396068 sur OpenAlexaff
Stephen McAdams

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimbreOrchestrationStructuringCounterpointComputer sciencePerceptionHarmony (color)Music theoryAuditory scene analysisMusicalCognitive scienceHuman–computer interactionPsychologyVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the music we enjoy uses the musical qualities of different instruments to create specific perceptual and emotional effects that composers sculpt over time. Timbre is the auditory attribute that distinguishes different instruments. Research on timbre perception has demonstrated that it is multifaceted and contributes in many ways to the perceptual organization of musical structures. The art of structuring music with timbre is orchestration. A survey of orchestration treatises reveals the dearth of underlying theory, in sharp contrast to other traditional areas such as harmony and counterpoint, which have long theoretical traditions. We seek to develop a theoretical ground for orchestration practice starting with the structuring role that timbre can play in music. Many aspects of musical structuring are achieved by auditory scene analysis, the perceptual processes that result in unified events, integrated streams of events, groups of events segmented into phrases and sections, and larger-scale units extended over time that we call orchestral gestures. The roles that timbre plays in the manifestation of these principles in orchestration practice will be considered as potential elements of a theory of orchestration. How such principles might be incorporated into computer-aided orchestration systems and computer-aided orchestral rendering systems will also be examined.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the Acoustical Society of America→Même sujetNeuroscience and Music Perception→Travaux en français237 207→