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Enregistrement W303932798

Dogmas of Understanding in Western Art Music Performance

2015· article· en· W303932798 sur OpenAlexaff
Linda T. Kaastra

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimbreMusic psychologyCognitive scienceSymphonyMusicalCreativityMusical compositionHarmony (color)Cognitive psychologyMusic and emotionPsychologyMusic theoryCognitionMusical formComputer scienceMusic historyVisual artsArtSocial psychologyLiterature
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an exploration of the ontological shift from musical materials (i.e. melody, harmony, rhythm, texture, timbre, register) to activities in music performance analysis. The “dogmas” extend Herbert H. Clark’s conceptual framework for the study of joint activity in language use to explore music performance in the WAM tradition. A systematic analysis of London Symphony Orchestra masterclasses examines the basic mechanisms of music making in four main areas: representation, audience, interaction and tacit knowledge. This exploration leads to a broader account of cognition and creativity in music performance, one that bridges inner and outer processes of awareness around domains of coordination in joint activities. In this view, material conceptualizations are viewed as targets of focal awareness rather than the basis for cognition in music making. This account, grounded in a rich third-person phenomenological analysis of instructional materials, paves the way for a “meaningful analytics” of musical practice.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,151 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
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