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Enregistrement W2991399201 · doi:10.1017/s1479409819000600

Sheet Music Round-up

2019· article· en· W2991399201 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Cawelti

Notice bibliographique

RevueNineteenth-Century Music Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Music historyPopular musicHistoryVariety (cybernetics)Visual artsMedia studiesMusic educationSociologyArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are living in a great age for sheet music research. After a long period of scholarly apathy, in the last few decades the world has awoken at last to the great historical value that sheet music holds, from its topical texts, to its extraordinary illustrations. Researchers today can discover online sheet music-based exhibits on a huge variety of subjects, from the blockbuster Music for the Nation exhibits and digital collections on the Library of Congress website, which embed detailed articles and essays into curated collections of sheet music resources, to exhibits created by specialized institutions like the National Museum of Civil War Medicine, which brings together songs from the North and South concerning enslaved persons, pacifists and carpetbaggers, complete with historical context and analysis. Many blogs tie sheet music illustrations in with current events: McGill's Marvin Duchow Music Library current exhibit, for instance, Women, Work, and Song, in Nineteenth-Century France (Fig. 1), provides impressive historical context and brief essays in both English and French. Accessed entirely through the lens of sheet music, the McGill exhibit neatly demonstrates the power of the Wayback Machine that sheet music can provide us. All things ‘culture’ can be explored: the economy, religion, gender, LGBTQ issues, consumerism, elements of popular culture such as the figure of the diva, sociological topics, and so on. Sheet music is invaluable for research of all kinds, as it documents trends as they happen in a specific time and place. McGill's music library curators have harnessed just this type of documentary evidence to build an excellent exhibit. But how do researchers find the music for this kind of detailed analysis? This round-up will explore the current landscape of historical sheet music, centred around how we access it online, news about the Sheet Music Consortium (where it has been, and where it is going) and, finally, a brief listing of digitized sheet music collections which are not included in the Consortium.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7090,499

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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