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Enregistrement W3154338141 · doi:10.24908/iqurcp.14520

Folk-Inspired Neoclassical vs Folk-Inspired Compositions

2021· article· en· W3154338141 sur OpenAlexvenueno aff
Kendra Klages

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusicology and Musical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFolk musicIrishFolk songOriginalityExperimentalismChinaHistoryPeriod (music)LiteratureFocus (optics)AestheticsArtSociologyLinguisticsMusicalPhilosophySocial scienceArchaeologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My research project focuses on folk inspired music of Poland, England, China, and Ireland. In my applied lessons on clarinet, I studied two neoclassical Polish folk pieces, so the question answered in the research is how the two neoclassical Polish pieces compare to folk inspired pieces from other countries. The pieces chosen for this study are mainly pieces that I have heard before. Therefore, I chose the pieces based upon my familiarity with them. Folk music expresses the sounds and rhythms that represent countries all over the world. Over time these sounds and rhythms evolve to reflect the country at that moment. This study will reflect how folk music was implemented into different pieces with a focus on Polish neoclassical folk pieces versus English, Chinese, and Irish folk pieces. There is a detailed analysis focused on two Polish compositions. While the focus of the other global pieces is to allow one to understand how folk music was being used in compositions specific to the country being studied. The purpose of this study is to understand how folk tunes and characteristics can be expressed through larger compositions, and how the different countries and genres approached that. Furthermore, the study compares Polish folk music to the folk music of other countries and where Polish folk composers stand in originality and experimentalism with the composers of England, China, and Ireland.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations0
Publié2021
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