Music Geographies and Iconic Music Legends: Mapping Céline Dion’s Outstanding Contribution to Music and Global Popular Music Culture
Notice bibliographique
Résumé
Between music geography and iconic music legends, a strong connection has been established in terms of spatial and temporal analysis of popular music and the representation of national identities in the contemporary global cultures of popular music. The existing literature unveils a gap in the analysis of music geography and famous musicians, real global music icons identified with particular cultures. This paper argues that such music legends must be geographically studied to unveil their outstanding contribution to the world music cultures. Against such a background, a geographical approach that takes Canadian singer Cline Dion as a case study is developed. The research aims to analyse Dion's outstanding contribution to global music culture in both spatial and temporal terms. Based on the music industry emergence, the paper focuses on how and why Cline Dion appeared in global music culture and examines her outstanding contribution with specific reference to music cartographies and statistical research. National identity and related cultural issues beyond the music, lyrics, and performances are also addressed. The empirically led study is based on a multi-method approach and makes use of statistical data analysis, GIS methods, biographical inquiry, the analysis of lyrics and visual methodologies, all suggesting that Dion's contribution has greatly influenced the global popular music culture of the last few decades. Although the topics in question cannot be fully discussed within the limits of this paper, it highlights the importance of these issues and calls for further in-depth research to provide a new critical understanding of the intimate connections between popular music, legendary music icons and the recent perspectives in music geographies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».