Review of John Paul Ito, <i>Focal Impulse Theory: Musical Expression, Meter, and the Body</i> (Indiana University Press, 2020)
Notice bibliographique
Résumé
Example 1 presents the beginning of the Loure from Johann Sebastian Bach's Partita No. 3 for Solo Violin.With this movement, there seem to be two main performance traditions.Jascha Heifetz (1952, Audio Example 1) represents one approach, along with Itzhak Perlman (1988), Hilary Hahn (1997), and Midori (2015).Sergiu Luca (1977, Audio Example 2) represents another, along with Suyoen Kim (2011) andGil Shaham (2015).How can we compare these interpretations?We might start from individual musical elements: Heifetz's articulation is more legato, Luca's tempo is slightly faster, and so forth.Alternatively, we might consider the overall character of these performances.As I hear it, Heifetz's is more stately, while Luca's is more dance-like, in keeping with descriptions of the loure as a slow gigue (Little 2001).Similarly, one YouTube viewer appreciates Hahn's interpretation for its "tenderness," though Shaham's is "maybe more FUN" (simiamens n.d.).But how can we connect the performances' musical details to these expressive qualities?John Paul Ito's new book offers a principled way to integrate these levels, based on performers' bodily movement.For Ito, these interpretive traditions differ in their placement of focal impulses. 2.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».