Another lesson from Lassus: using computers to analyse counterpoint
Notice bibliographique
Résumé
The authors report on experiments they have run using the computer to search a small corpus of Renaissance pieces (the famous Lassus duos of 1577) for recurring contrapuntal combinations. They liken these combinations (or ‘modules’ as Jessie Ann Owens has called them) to words in a text, and the process of finding them, to work done by linguists such as John Sinclair on large corpora of text. The program used was devised by a team at McGill University as part of the ELVIS (‘Electronic Locator of Vertical Interval Successions’) project. The interval successions are identified by the vertical intervals and the melodic motions that connect them, in the manner of Tinctoris’s counterpoint treatise (1477), which illustrates most of the possible ways two vertical intervals can be connected. The authors find that some short interval successions appear, as we would expect, in repetitions of thematic material (i.e. as parts of soggetti associated with specific text phrases). Others, however, occur in apparently run-of-the-mill counterpoint: in the middle of words, in the middle of melismas, across phrase boundaries and embellished in a variety of ways. These often exhibit surprising consistency as to semitone position and possible modal associations.
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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 | 0,004 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».