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Enregistrement W2504223448 · doi:10.1017/ccol9780521833479.018

Recorded performances: a symphonic study

2005· book-chapter· en· W2504223448 sur OpenAlexaff
Melanie Lowe

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSymphonyMusicalTasteMeaning (existential)AestheticsArtLiteratureComputer sciencePsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why study recordings of Haydn's symphonies? What can they tell us that the usual sources of music-historical data, i.e., paper documents, cannot? The most obvious answer is that recordings capture a performance, providing evidence of performance practices of the past as well as the present. Recordings are also important documents of reception history and can reveal patterns of consumption, changes in taste, variations of musical meaning, and shifts in the musical qualities essential for the definition of a particular musical work. But since the recording process itself is just as much a performance as the activity of the musicians, a study of recordings is also a study of technology. In addition to preserving musical practices, recording inspires them, profoundly altering our musical values. The ontology of recording In studying recorded performances, the ontology of a recording is of vital importance. As a historical document, a recording offers a unique portal to a particular moment in the performance history of a musical composition. But the conceptual separation of the recording from the recorded musical object is crucial, for a recording of a Haydn symphony is not simply a recording of Haydn's music. Neither is it a recording of a single performance of a symphony by a particular conductor and orchestra. Also recorded are the acoustics of the hall or studio, the unique properties of the equipment used to make the recording, the placement of the microphones, and the sound of the storage medium itself.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,107 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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