Record Producers’ Best Practices For Artistic Direction—From Light Coaching To Deeper Collaboration With Musicians
Notice bibliographique
Résumé
Record producers interact with musicians to obtain the best artistic results from recording sessions. Commonly described as professionals without well-defined skills, the producers’ role has received scant attention. In this paper, we report a qualitative investigation of the producers’ tacit knowledge, skills and competences involved in making successful recordings, and we develop a model of artistic direction for studio sessions, extending Hennion (1989)’s concept of ‘intermediary between production and consumption’.We interviewed six world-renowned record producers about their mission, their methods of production and their contribution to the creative process of musical recordings. We first analysed their responses using content analysis. We then investigated emerging concepts using linguistic analysis with an emphasis on the producer’s artistic involvement during recording sessions.This combination of qualitative methods used in the Social Sciences (Grounded Theory) and in Linguistics allowed us to investigate in depth best practices for studio recording. Through this inductive analysis, we identified and described various levels of a producer’s artistic involvement during recording sessions, namely From context to situation, Intermediary role, Verbal communication, Management and Artistic collaboration. We also present inter-personal skills shared amongst interviewees to help musicians complete their recording project in the best possible conditions.
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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 | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».