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Enregistrement W2741154187 · doi:10.20361/g21x08

The Music in George's Head: George Gershwin Creates Rhapsody in Blue by S. Slade

2017· article· en· W2741154187 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Sean Borle

Notice bibliographique

RevueThe Deakin Review of Children s Literature · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeorge (robot)Palette (painting)Art historyBiographyMelodyArtHead (geology)BrotherMusicalVisual artsLiteratureSociologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slade, Suzanne. The Music in George's Head: George Gershwin Creates Rhapsody in Blue. Calkins Creek, 2016.This biography gives Gershwin’s early history and then focuses on how he came to write Rhapsody in Blue, beginning with a train ride where the “train noises created new melodies in his head.”This is a very blue book. The whole palette is dark blue, purple and black, with sepia and light brown backgrounds and highlights. The images are surreal. One shows Gershwin reaching out of a bus window to grab a note floating in the air. Elongated keyboards twist and wave their way through collections of overlapping images. Parts of pictures are disproportionate. Apart from the colour and the images, the most striking thing is the shape of the text. On every page some words are much larger, in different fonts and different shades of blue. The text and the images are meant to reflect the wild, unpredictable and jazzy nature of Gershwin’s music.The music message of this book is that composers and musicians can find music anywhere and that great compositions often break the rules.While this is a picture book, the text includes some difficult words like “rhapsody” and “syncopated”, which could be read and understood by children in upper elementary and junior high school, but they might pose a challenge for younger children. Highly Recommended: 3 stars out of 4Reviewer: Sean BorleSean Borle is a University of Alberta undergraduate student who is an advocate for child health and safety.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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