Which Aural Skills are Necessary for Composing, Performing and Understanding Electroacoustic Music, and to what Extent are they Teachable by Traditional Aural Training?
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports a study that sought to discover the necessary aural skills for composing, performing, and understanding electroacoustic (EA) music and the extent of their teachability by traditional aural training according to an analysis of a mixed-method (qualitative/quantitative) questionnaire completed by a purposive sample of 15 experts in the field of electroacoustics. The participants evaluated a list of 50 potentially necessary aural skills, which were gathered from skills described in existing, but insufficiently applied, aural training systems and theoretical methods related to aural perception in EA, and provided additional skills they found necessary for EA. The survey revealed that the aural skills deemed the most necessary for EA by the participants were not regarded as sufficiently teachable by traditional aural training and the majority of the skills considered teachable by traditional aural training were not thought of as significantly necessary for the EA musician. Moreover, among the 50 skills listed in the questionnaire 56 per cent were deemed at least very necessary by the participants, with only 18 per cent of them viewed as sufficiently teachable by traditional aural training. The main implication of this study is a pressing need for further development, research, and experimental testing of aural training methods for EA.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».