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Enregistrement W2244187497

The Second Wave of Applied Ethnomusicology

2014· article· en· W2244187497 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueMUSICultures · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnomusicologyPopularityField (mathematics)SociologyScope (computer science)Engineering ethicsSocial sciencePolitical scienceLawComputer scienceMusicalEngineeringVisual artsArtMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building on the increasing popularity of applied ethnomusicology approaches since the early 1990s, a “second wave” of developments in the field’s methodology and practice raises various questions about its topics, terms and definitions, as well as the worksites and motivating factors for such applied work. Why has applied ethnomusicology come to focus on what Timothy Rice (2013) calls “music in times of trouble”? This article argues that the term applied ethnomusicology has taken on new definitions and meanings since about 2007. Yet what are the recently popularized definitions of applied ethnomusicology, and why has the field been redefined? The worksites of applied projects have long involved institutions. In the second wave, though, the scope of involved private, public and third sector institutions is broadening. What are the diverse types of institutions in which applied ethnomusicology work occurs today? As well, what are some factors that currently motivate the development of applied work in music? I explore aspects such as concrete problems in society, the repurposing of universities and academic trends and histories. I reflect on challenges proposed by the second wave.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,141 · 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