Advancing interdisciplinary research in singing through the AIRS Test Battery of Singing Skills
Notice bibliographique
Résumé
The four articles in this issue are all products of a major collaborative research initiative called Advancing Interdisciplinary Research in Singing (AIRS).1 The AIRS project, directed by Annabel Cohen, received funding for seven years from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC), starting in 2009, encouraging singing research across disciplines and cultures. There are three primary research themes focusing respectively on singing and development, singing and education, and singing and wellbeing, each of which has three subthemes. In aiming to achieve the goals of each of these sub-themes, AIRS has brought together international scholars in research on singing and funded students in a wide range of projects. As in the case of the papers in this issue, the fruits of the AIRS collaboration have resulted in publications as well as theses, dissertations, and presentations. The pivot point for all of the articles in this issue is the AIRS Test Battery of Singing Skills (ATBSS), concerning only one out of the total of nine sub-themes of the AIRS project and falling under the primary heading of Development of Singing. The test battery is described thoroughly in the first paper, and there the rationale and purpose of the test battery are explained. The ATBSS contains 11 test items. There are seven distinct test items involving musical vocal production (singing), with the remainder testing verbal ability, singing range or making up a story. Six of these singing items are the subjects of the following papers. In the first paper by Annabel Cohen, the focus is on the singing of the familiar song “Brother John”. Pitch accuracy is analyzed for an extremely wide range of age groups (pre-school to octogenarian), and the sensitivity to the musical hierarchical structure is also commented on. The second paper by Beatriz Ilari and Assal Habibi analyzes the singing of a “favorite song” by young children in a cross-cultural study involving Brazilian and US-Latino children as well as the melodic element component which assesses the ability to sing back short sequences of notes (scalar passages or a triad) from 5 to 8 notes in length. In the third study by Marju Raju, Laura Valja, and Jaan Ross, improvised endings of songs by young Estonian children are analyzed, and the fourth study by Cohen, Bing-Yi Pan, Alexis McIver, and Leah Stevenson examines the effect of native language when learning a new song. This study compares Englishand Chinesespeaking university students. The findings of these papers are encouraging for further research 598735 MSX0010.1177/1029864915598735Musicae ScientiaeEditorial research-article2015
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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».