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Enregistrement W2910729000 · doi:10.5206/notabene.v11i1.6617

Cover Songs and Tradition: A Case Study of Symphonic Metal

2018· article· en· W2910729000 sur OpenAlexvenueno aff
Benjamin Hillier

Notice bibliographique

RevueNota bene · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSymphonyMusicalCanonLiteraturePopular musicClassical musicKey (lock)Cover (algebra)ArtPhenomenonAestheticsConstruct (python library)Visual artsHistoryPhilosophyEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the role of cover songs in the continuation of tradition, and in the formation of a musical canon. It explores the connections between ‘classical’ and heavy metal music as expressed by musicians of said genres, specifically those who partake in both. Furthermore, I argue that the practice of covering works from the Western art music canon in the metal genre, evinces the consequent development of the symphonic metal sub-genre. An embedded investigation attests to Western art music having inspired numerous metal musicians, who have in turn covered said music as a means to show their respect for the tradition. As such, cover versions are essential to continue one tradition in a new direction. Ultimately, these cover versions of classical works liaise classical music and heavy metal, resulting in the formation of the symphonic metal tradition. Covering music also strengthens a musicians’ position as authentic artists by demonstrating their belonging to two rites, and through their work of synthesizing grounds for the fusion of aforementioned rites. This research provides a further basis for examining the same phenomenon in other genres of music that demonstrate inter- and intra-generic links. It also provides a base for research into how rock and metal bands construct their own notions of tradition, canon, and authenticity through the music that they create and adapt.

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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,107 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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