Notice bibliographique
Résumé
Much about this book will have a familiar ring, an impression launched by the cover image, which offers a very famous, ubiquitously reproduced nineteenth-century portrait (by Giovanni Boldini) of the composer. The series editor’s foreword, too, hovers on the verge of standard-view reiteration, bearing a likeness in more than one sense to the tone of any old early twentieth-century Verdi biography. The fourth volume in this Listener’s Companion series, Experiencing Verdi—like its three predecessors, dedicated to Stravinsky, Mozart, and jazz—aims in Gregg Akkerman’s words to ‘give readers a deeper understanding of pivotal musical genres and the creative work of their iconic practitioners’. This, it is claimed, is accomplished by ‘emphasizing throughout music as a lived listening experience’, thus ‘deepen[ing] for readers their enjoyment and appreciation’ of the musical works under scrutiny (p. ix). Within this framework, Akkerman thrusts Verdi into the limelight as a composer with a ‘masterful career and unique personal history’ (p. ix); a man whose ‘considerable gifts as a musician burst forth’ in spite of ‘the most terrible tragedies’ in his personal life; a figure who ‘transcended his own century’ with his music, and who deserves further attention owing to his political activism (p. x).
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,033 |
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 ».