MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2333248030 · doi:10.1386/mms.2.1.87_1

Finally getting out of the maze: Understanding the narrative structure of extreme metal through a study of ‘Mad Architect’ by Septicflesh

2016· article· en· W2333248030 sur OpenAlexaff
Méi-Ra St-Laurent

Notice bibliographique

RevueMetal Music Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyricsNarrativeTimbreNarratologyHarmony (color)MelodyLiteratureAlienationMusicalLamentArtAestheticsPsychologyVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many academics assume that extreme metal music cannot be identified to an understandable narrative, because of the difficulty to perceive the lyrics and the poor harmonic and melodic structure. The author of this paper demonstrates the opposite, using a methodology called narratology, derived from literary studies and musicology. She analyses the song ‘Mad Architect’ from symphonic death metal group Septicflesh (2011), which narrates the alienation felt by a protagonist who thinks that he is lost in a maze before he realizes that this maze is actually a construction of his mind. The specific narrative of the song, which evokes the madness and the alienation felt by the protagonist, will be better understood by analysing jointly the lyrics (using narratological parameters being the time, the modality and the voice of the narrative) and the musical parameters (namely harmony, melody, vocal timbre or sound technology).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,015
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,094 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMetal Music StudiesMême sujetMusic History and CultureTravaux en français237 207