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Enregistrement W2900534781 · doi:10.5206/notabene.v11i1.6618

Discriminating Ears: Critical Receptions of Blackness in the Music of George Gershwin and William Grant Still

2018· article· en· W2900534781 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah Edgar

Notice bibliographique

RevueNota bene · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusicalGeorge (robot)BluesWhite (mutation)OperaArtRhetoricJazzContext (archaeology)Performance artArt historyLiteratureHistoryPhilosophyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the apex of their careers, composers George Gershwin and William Grant Still produced what they believed were their finest works: respectively, Porgy and Bess (1935), an opera by a white American composer about African American subjects, and Troubled Island (1949), an opera by an African American composer about Haitian subjects. However, both works fared poorly upon their premiere, with critics decrying Porgy and Bess and Troubled Island as “unoperatic.” Besides providing historical context to both operas, this paper argues that the critical rhetoric surrounding them was tinged by racialized notions of what musical “blackness” sounded like, or should sound like, to white ears. This paper focuses on critics’ coinage of “the cheap” or “popular” as a euphemism for music inspired by African American musical traditions like jazz, the blues, and spirituals. The paper concludes that, while the art music canon can be responsive to social justice movements, critics’ scorn of works like Porgy and Bess and Troubled Island contributes to the entrenchment of an implicitly racialized high–low musical dichotomy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2018
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