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Enregistrement W2964519619 · doi:10.18573/mas.83

Timing in Bruce Lee’s Writings as Inspiration for Listening Musically to Hand Combat and Martial Arts Performance

2019· article· en· W2964519619 sur OpenAlexaboutno aff
Colin P. McGuire

Notice bibliographique

RevueMartial Arts Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMartial Arts: Techniques, Psychology, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMartial artsMusicalVocabularyVisual artsPsychologyAestheticsArtLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Timing is how we know when to do something in order to achieve an aim, and it is essential to all manner of human endeavour. In his posthumous international bestseller Tao of Jeet Kune Do [1975], Bruce Lee discussed timing as a quality of martial arts. His most influential timing concept is broken-rhythm, which is an idea that has resonated with martial artists around the world. Notwithstanding Tao of Jeet Kune Do’s impact, the strategies, tactics, and methods of timing remain poorly expressed in hand combat discourse. That is not to say that martial artists have poor timing, but rather that most martial artists are not very good at explaining how exactly they time their actions. Lee’s own choice of vocabulary was eclectic, drawing from music, fencing, chess, and military drill, which allowed him to discuss diverse approaches to combat time but also led to inconsistencies that muddy the waters for those wishing to engage with his ideas. This article takes up the question of timing in two ways. First, I re-interpret Bruce Lee’s ideas about the rhythm of combat using music theory, which provides precise, self-consistent vocabulary for the task. Second, I explore the meanings that a musical hearing of hand combat reveals at the intersection of sound and movement. Based on extensive fieldwork at a Chinese Canadian kung fu club, I identify some of the ways that percussion-driven performances of choreographed fighting skills have overlooked value as combat training.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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