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Enregistrement W2512444678 · doi:10.1525/mp.2016.34.1.1

Analysis, Performance, and Tension Perception of an Unmeasured Prelude for Harpsichord

2016· article· en· W2512444678 sur OpenAlexaff
Meghan Goodchild, Bruno Gingras, Stephen McAdams

Notice bibliographique

RevueMusic Perception An Interdisciplinary Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarpsichordTension (geology)PerceptionAnticipation (artificial intelligence)PsychologyAcousticsComputer scienceArtificial intelligencePhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on the relationships between music analysis, performance, and tension perception. Part 1 examines harpsichordists’ analyses and performances of an unmeasured prelude—a semi-improvisatory genre open to interpretive freedom. Twelve harpsichordists performed the Prélude non mesuré No. 7 by Louis Couperin on a harpsichord equipped with a MIDI console and submitted a formal analysis. Using a curve-fitting approach, we investigated the correspondence between analyzed segmentations and group-final lengthening. We found that harpsichordists also employed “group-final anticipation,” involving deceleration before, and acceleration through, analyzed boundaries. In Part 2, three listener groups (harpsichordists, musicians, and nonmusicians) continuously rated tension for 12 performances. In contrast to measured music, local tension peaks, rather than troughs, occurred at boundaries featuring group-final lengthening. Associations were found between global tempo and tension ratings, with significant differences among the three listener groups. Performers expressed the large-scale structure through the amount of tempo variability, which was also reflected in tension rating variability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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