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Enregistrement W2157667051 · doi:10.1017/s1752196312000211

Performing<i>Acadie</i>: Marketing Pan-Acadian Identity in the Music of Vishtèn

2012· article· en· W2157667051 sur OpenAlexaboutno aff
Meghan Forsyth

Notice bibliographique

RevueJournal of the Society for American Music · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusicalIdentity (music)PoliticsNarrativeEmic and eticCultural identityCultural exchangeSociologyEthnologyAnthropologyAestheticsPolitical scienceArtLiteratureLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines the influence of strategic musical alliances on the formation of a unique regional Acadian cultural identity. The Acadian communities of Prince Edward Island and les Îles-de-la-Madeleine (Québec), located on Canada's east coast, share a tumultuous socio-political history that is traced to le Grand Dérangement , the eighteenth-century deportation of thousands of Acadians from eastern Canada. The geographic location of the islands, their contemporary political affiliations, and divergent cultural retentions suggest distinct experiences of Acadian identity; nonetheless, renewed interest in inter-island partnerships has arisen over the past decade, often along musical lines. These alliances have been fostered largely by a young generation of musicians from the Acadian group, Vishtèn. Through their strategic musical, narrative, and marketing choices, members of Vishtèn have striven vigorously to advance the project of a shared island Acadian identity, while claiming a place in the global “traditional” music market. I conclude that this exchange has fostered an emic perception of a unified francophone Acadian community that has transformed the cultural geography of this region of “Acadia” and contributed to local processes of Acadian cultural revitalization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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