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Enregistrement W2273074229 · doi:10.1177/1532708615617640

Authorship and Nostalgia in Contemporary Cowboy Repertoire

2015· article· en· W2273074229 sur OpenAlexafffund
Gillian Turnbull

Notice bibliographique

RevueCulture Studies &#x2194 Critical Methodologies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésRepertoireSentimentalityPeriod (music)LiteratureComposition (language)HistoryArtMusicalAestheticsVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genre of cowboy music, first developed by working cowboys in the late 19th and early 20th centuries, has been thoroughly documented by early folklorists, and revived by younger performers working as professional songwriters. Through an analysis of the cowboy classics recorded by Ian Tyson, and of six volumes of cowboy songs available in written form, this article proposes that despite the weight of tradition that cowboy repertoire bears, it has been one that favors new composition because it exists as a folk music, a commercial music, and an art music all at once. This article will also consider the significant role of place in Western song; for cowboy singers, the ongoing disappearance of an old West is a source of both despair and inspiration. In this sense, songwriters are not only responsible for creating a picture of a mythic West but also charged with reminding listeners that it should still exist, thereby shaping our knowledge and experience of the region through song. The resurrection of old repertoire is one of the ways cowboy singers can respond to anxiety over the vanishing West. These songs, alongside new compositions that maintain sentimentality for the past, serve a nostalgic function for audiences who long for a lost West but have never experienced it as it is portrayed in art.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,025
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,480
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,052 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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