Expert Western Classical Music Improvisers’ Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The growing interest in musical improvisation is exemplified by the body of literatures evidencing the positive impacts of improvisation learning on the musical apprentice’s aptitudes and the increasing presence of improvisation in Western classical concert halls and competitions. However, high-level Western classical music improvisers’ thinking processes are not yet thoroughly documented. As a result of this gap, our research addresses the following question: What strategies are implemented in the course of performance by Western classical music improvisers? To answer this question, semistructured interviews were conducted with five internationally recognized Western classical music expert improvisers. Each participant improvised, and immediately afterward, a retrospective verbal protocol with subjective aided recall data collection strategy was used to elicit the improvising musician’s strategies. After transcription, the interviews were coded and analyzed using NVivo 10 software, with a mixed (i.e., combining inductive and deductive coding) category approach. Our data revealed 46 improvisation strategies that were subsequently organized into five categories: preplanning, conceptual, structural, atmospheric and stylistic, and real time. Pedagogical implications arising from these findings are that (a) learners should be guided toward implementing various strategies and (b) the capacity to switch from one strategy to another according to the circumstances should be promoted.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».