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Enregistrement W3160184621 · doi:10.1088/1742-6596/1896/1/012021

Influence of “indeterminate music” on visual art: a phenomenological, semiotic and fractal exploration

2021· article· en· W3160184621 sur OpenAlexaff
Pinaki Gayen, Archi Banerjee, Shankha Sanyal, Sayan Nag, Priyadarshi Patnaik, D. Ghosh

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueComplex Systems and Time Series Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndeterminacy (philosophy)PaintingJohn CageMusicalMusic and emotionArtPsychologyVisual artsPhilosophyMusic historyArt historyEpistemologyPerformance art

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Indeterminacy in music, a well known neo-avant-garde approach of composing sound where some features of a musical work are left open to chance or to the interpreter’s free choice, became noticeable among some American music composers such as John Cage, Earle Brown, Morton Feldman and Christian Wolff in the mid 20th century. Simultaneously, a group of artists from the West created “abstract expressionism” in visual arts, which showed a strong resemblance with this “indeterminate music”, both using two kinds of abstract languages. The commonality among these two art forms is the free improvisation of creative activity. The correspondence between the indeterminate music induced emotions and the depicted emotional contents in paintings is a relevant area which is still scientifically unexplored. To investigate the same, we conducted a case study where a visual artist listened to four music clips composed by the above mentioned musicians and created four paintings. The visual artist is strongly inspired by the abstract expressionist methods and these methods lend well to inspirational work based on listening to indeterminate music.To understand the nature of intermediality, if any, that exists between “indeterminate music” and “evoked abstraction” in paintings, the artist’s phenomenological interpretations of the process was compared with detailed semiotic analysis of specific musical and visual elements and the nature of their relatedness. Fractal analysis in the form of Detrended Fluctuation Analysis (DFA) was also done on both the acoustic waveforms of the chosen music clips and the corresponding paintings to explore possible correlations. Some unique findings yielded from the analysis, which hint toward strong correlation between the prominent musical features of indeterminate music and the prominent visual features of the paintings inspired by them. This novel study has the potential to offer both new methodology as well as better understanding the features of intermediality between “indeterminate music” and visual art.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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