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Enregistrement W2946452691 · doi:10.30535/mto.25.1.1

Improvisatory Exercises as Analytical Tool

2019· article· en· W2946452691 sur OpenAlexaff
Valentina Bertolani

Notice bibliographique

RevueMusic Theory Online · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusicology and Musical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimbreOrchestrationMusicalContext (archaeology)ImmediacySet (abstract data type)AestheticsRepetition (rhetorical device)Extant taxonPeriod (music)Action (physics)Visual artsPsychologyComputer scienceArtEpistemologyHistoryLinguisticsPhilosophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avant-garde improvised music tends to elude analytical attempts, which have so far mostly focused on transcribing and describing sound parameters (e.g., pitch, timbre, texture, etc.) in the extant recordings. However, this does not account for the irreducible immediacy of the improvisatory practice, whose recordings are just the tip of the iceberg of a more multifold and varied production (often not recorded). This issue, inherent to the type of creative process at hand, suggests that, when analyzing, we should also take into consideration what aesthetical principles influenced the choice of a succession of musical events over another. The principles of action-reaction and of non-repetition of the musical material were the guiding elements of the improvisatory practice of the Italian Gruppo di Improvvisazione Nuova Consonanza (GINC) in the period 1965–1969. To adhere to these principles, GINC created a set of exercises to be practiced by members during the rehearsals. In this article I will analyze three examples from a 1967 video recording of the Gruppo di Improvvisazione Nuova Consonanza using these exercises to understand and comment the choices made on the spot by the improvisers. This strategy affords a better awareness of the group actions within the improvisatory context.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
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)0,1250,003

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,214 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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