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Enregistrement W2909701019 · doi:10.1525/jpms.2018.300412

Southern Sounds, Northern Voices

2018· article· en· W2909701019 sur OpenAlexaffabout
Ryan Shuvera

Notice bibliographique

RevueJournal of Popular Music Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCountryStudioWhite (mutation)HistoryColonialismFolk musicVisual artsEthnologyArchaeologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wilf Carter (Montana Slim) crossed the Canadian-U.S. border in 1935 to further his career as a country musician. Hank Snow moved to Nashville in 1945, reaching the stage of the Grand Ole Opry in 1950. Twenty-one years later Neil Young settled into Nashville’s Quadraphonic Sound Studio to record songs that would be featured on the album Harvest. Today, Nashville’s New West Records represents country-inspired Canadian musicians Daniel Romano and Corb Lund. These artists make up part of a notable history of northerners blending North American identities through country music. A significant and overlooked part of this history came to light in 2014 with the release of the Native North America (Vol. 1): Aboriginal Folk, Rock, and Country 1966-1985 compilation from Light In The Attic Records. NNA (Vol. 1) is a collection of limited releases from Indigenous musicians from across Canada and Alaska. It is significant because it makes audible that Indigenous musicians performed—and continue to perform—country, folk, and rock music, challenging the borders and identities forced on them through settler-colonialism. These artists bring together southern sounds and northern voices—often using northern Indigenous languages—to articulate different experiences under North American colonization. This paper begins to explore how artists such as Willie Dunn, John Angaiak, and William Tagoona unsettle North American boundaries and identities through country music. This paper also begins to explore the opportunities and challenges this compilation presents to white settler listeners.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,187 · 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'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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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