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Enregistrement W2561553033 · doi:10.5429/2079-3871(2016)v6i2.14en

REVIEW | Making Aboriginal Men and Music in Central Australia

2016· article· en· W2561553033 sur OpenAlexaboutno aff
Ann Werner

Notice bibliographique

RevueIASPM Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAustralian Indigenous Culture and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender and issues in ethnicity, race and indigeneity are integral to music cultures, but seem surprisingly seldom addressed critically in ethnomusicology (Chuse 2003).Independent of genre and location, ethnography focusing on structures of power and questions of identity and difference can focus on British punk as well as Sámi rap.In a new monograph, Åse Ottosson addresses aboriginal music culture and masculinity in central Australia, focusing on aboriginal rock, country and reggae by musicians originating from the desert region of the Northern Territory, Australia.Research conducted in the central Australian desert that addresses music culture and gender, as well as indigenous and First Nation identity is scarce.In other locations research questions on gender, music and indigenous identity have been addressed as interlinked: for example, by wellknown scholars like Beverley Diamond (2000) and Tina K. Ramnarine (2013) exploring gender, femininity and indigeneity in First Nations of Canada and Sámi musics.One, of many, interesting contributions in Making Men and Music in Central Australia is the discussion of the diversity within Aboriginal music culture, in particular the different musical practices that are evident in various regions of Australia.The music and musicians, their studio work, touring, performances and backstage practices are mapped within Ottosson's detailed ethnography, and their way of making music is contrasted with Aboriginal music cultures from the top

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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