Notice bibliographique
Résumé
Key changes have long been employed in rock music to great dramatic effect. This paper takes as its point of departure the premise that modulations constitute “marked” events, which provide fertile ground for narrative analysis. Specifically I demonstrate, through analysis, the profitable intersection of ideas of musical narrative on the one hand (Burns and Woods 2004, Almén 2008, Burns 2010, etc.) and, on the other hand, current understandings of modulation in rock music (Capuzzo 2009, Doll 2011, and Temperley 2011b). Acknowledging the elusive nature of one-to-one correspondences between musical narrative and the patterning of pitch materials, my analyses instead seek to highlight relevant analyticalquestions. Six songs are considered as examples: “42” (Coldplay), “One Foot” (Fun.), “Hay Loft” (Mother Mother), “Knights of Cydonia” (Muse), “Across the Sea” (Weezer), and “Everlasting Everything” (Wilco). These demonstrate a range of situations, from passages in which a modulation away from a song’s initial tonic key occupies only a few measures to complex tonal trajectories that engage the majority of a song. The conclusion suggests five potential archetypes, each describing a different narrative function that may be supported by modulation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».