Notice bibliographique
Résumé
Stephen Davies and Jerrold Levinson have each offered accounts of how music can express emotions. Davies’s ‘Appearance Emotionalism’ holds that music can be expressive of emotion due to a resemblance between its dynamic properties and those of human behaviour typical of people feeling that emotion, while Levinson’s ‘Hypothetical Emotionalism’ contends that a piece is expressive when it can be heard as the expression of the emotion of a hypothetical agent or imagined persona. These have been framed as opposing positions but I show that, on one understanding of ‘expressing’ which they seem to share, each entails the other and so there is no real debate between them. However, Levinson’s account can be read according to another—and arguably more philosophically interesting— understanding of ‘expressing’ whereas Davies’s account cannot as easily be so read. I argue that this reading of Hypothetical Emotionalism can account for much of our talk about music in terms of emotions but must answer another question—viz., how composers or performers can express emotions through music—to explain this relation between music and emotion. I suggest that this question can be answered by drawing on R. G. Collingwood’s theory of artistic expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».