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Enregistrement W2969472955 · doi:10.7202/1062431ar

De l’intention musicale au jeu instrumental. Développement d’un protocole de recherche pour l’analyse qualitative et quantitative de trois styles d’interprétation d’une oeuvre de J.-S. Bach au piano

2019· article· fr· W2969472955 sur OpenAlexvenueno aff
Viktor Lazarov, Simon Rennotte, Caroline Traube

Notice bibliographique

RevueRevue musicale OICRM · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusicology and Musical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente les résultats d’une étude pilote visant à caractériser trois styles d’interprétation différents de la musique de J.-S. Bach dans le contexte d’un processus de recherche-création. En s’appuyant sur une étude de l’interprétation de la musique baroque au xx e siècle, un pianiste a joué un extrait de la Partita en do mineur (BWV 826) selon trois esthétiques contrastantes (romantique, moderne, rhétorique). Le jeu du pianiste a été capté et enregistré en format de données midi sur un piano Yamaha Disklavier DC7X. Une description verbale de chaque style a ensuite été obtenue suivant la technique de l’auto-explicitation réalisée par le pianiste. Les captations sonores de chaque extrait ont été présentées à un auditeur expert, spécialiste en enregistrement du piano, ce qui a permis d’obtenir une perspective externe sur les interprétations. Ces descriptions qualitatives ont été mises en correspondance avec une analyse quantitative des paramètres d’exécution, comme le tempo, les vitesses d’attaque et le degré de legato .

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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