“She’s a Dear Old Lady”: English Canadian Popular Songs from World War I
Notice bibliographique
Résumé
Research Article| December 01 2016 “She’s a Dear Old Lady”: English Canadian Popular Songs from World War I Gayle Magee Gayle Magee Gayle Magee (associate professor, University of Illinois, Urbana-Champaign) is the author of three published books, the most recent of which is Robert Altman’s Soundtracks (Oxford University Press, 2014, in the series Music/Media). Currently, she is completing a book on composer William Bolcom for the University of Illinois Press’s American Composers series. Other recent and forthcoming publications include an edited collection on music in the First World War and two book chapters on music in the British heritage genre. Magee serves as coeditor in chief and project director for the NEH-funded publication series Music in the United States of America (MUSA) and previously served as president of the Charles Ives Society (2010–16). Search for other works by this author on: This Site Google American Music (2016) 34 (4): 474–506. https://doi.org/10.5406/americanmusic.34.4.0474 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn Email Tools Icon Tools Permissions Cite Icon Cite Search Site Citation Gayle Magee; “She’s a Dear Old Lady”: English Canadian Popular Songs from World War I. American Music 1 December 2016; 34 (4): 474–506. doi: https://doi.org/10.5406/americanmusic.34.4.0474 Download citation file: Zotero Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All Scholarly Publishing CollectiveUniversity of Illinois PressAmerican Music Search Advanced Search The text of this article is only available as a PDF. Copyright 2017 by the Board of Trustees of the University of Illinois2017 Article PDF first page preview Close Modal You do not currently have access to this content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».