Changing Content in Flagship Music Theory Journals, 1979–2014
Notice bibliographique
Résumé
Since the founding of the Society for Music Theory in 1977, the Anglophone music theory discipline has extensively diversified, now encompassing manifold subfields. A pertinent question arises: how does the music theory discipline balance this diversity with a sense of unity and cohesiveness? An investigation into journal articles—one of the main ways music theory presents itself to the world—can serve as a useful entry point for this question. We develop and analyze a corpus of article abstracts published between 1979 and 2014 from four general-scope flagship periodicals:Journal of Music Theory,Music Theory Spectrum,Music Analysis, andMusic Theory Online. For each of 1063 abstracts analyzed, theoretical topics and repertoire (including composer) are tabulated. Observations are organized according to which topics and repertoires are addressed most frequently, as well as whether correlations between leading topics and repertoires might exist. Extending beyond our initial question regarding diversity and cohesiveness, the corpus data is then used to assess how music theory research relates to trends in concert programming, as well as the repertoire used in textbooks designed for undergraduate theory curricula. Based on the data generated in this study, we find that a balance of diversity and cohesiveness appears to exist in the form of a broad range of research topics engaging with a comparatively small canon of music by only a few composers. This relationship is, however, paradoxical; the small canon belies the diversity of repertoire that currently permeates the discipline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,056 | 0,062 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».