Advancing Interdisciplinary Research in Singing through a Shared Digital Repository
Notice bibliographique
Résumé
The domain of research in singing encompasses numerous disciplines, countless styles, and many lifespan stages of skill development. A comprehensive understanding of this domain would benefit from a vast digital repository for storing, accessing, and annotating recordings of singing in all its manifestations. A cross-cultural strategy for acquiring and storing the essential audio, audiovisual, and symbolic data parallels the Child Language Data Exchange System (CHILDES) developed and maintained by Brian MacWhinney (http://childes.psy.cmu.edu/) and used by hundreds of psycholinguistics researchers worldwide. A prototype of a digital repository for singing (http://vre.upei.ca/chimes) is under development using infrastructure at UPEI associated with a Canada Foundation for Innovation project on the enhancement of education through media. The database will support and be supported by an international team aiming to Advance Interdisciplinary Research in Singing (AIRS) on the following themes: (1) acquisition of singing (2) comparison of singing and speech acquisition (3) singing pedagogy (4) singing and intercultural understanding (5) singing and intergenerational understanding (6) singing and well-being. The breadth of the work of Johan Sundberg, an honoured member of this team, encompasses these themes and exemplifies the international, interdisciplinary scope of the initiative. (Supported by Canada Foundation for Innovation CFI).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,029 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,043 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».