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Enregistrement W2133008666 · doi:10.1017/s1355771814000041

Appropriation, Culture and Meaning in Electroacoustic Music: A composer's perspective

2014· article· en· W2133008666 sur OpenAlexaff
Steven Naylor

Notice bibliographique

RevueOrganised Sound · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppropriationElectroacoustic musicImmediacyAestheticsMeaning (existential)Perspective (graphical)SociologyArtVisual artsLinguisticsMusicalPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores issues related to cultural appropriation in acousmatic electroacoustic music. Through its use of sound recording technology, acousmatic electroacoustic music facilitates a broad range of potential mechanisms for cultural appropriation, from the abstract (idea) to the concrete (sound object). But appropriating culturally identifiable material is not without its hazards, and the composer may face accusations of superficial exoticism, cultural offence, or the violation of personal or legal rights. To complicate matters for the composer, each listener will bring his or her own knowledge to their understanding of the meaning of the material. A similar reception effect occurs with any artistic medium, of course. But in electroacoustic music, the clarity and immediacy of high-fidelity recording and playback can strongly enhance the identifiability of the material, and, by extension, the audience's potential attachment to it. As illustrations, I refer briefly to several works, including three of my own acousmatic pieces, that have made use of appropriation. Through those examples, we consider both the broader issues noted above and some specific concerns about language and voice. The goal is to provide an overview of some of the opportunities and possible pitfalls of cultural appropriation in electroacoustic music, as well as a brief map of one composer's journey through that thorny landscape.

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)0,005
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,037
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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