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Enregistrement W4213013041 · doi:10.14293/s2199-1006.1.sor-.ppvkoyg.v1

Exploratory interpretations of power law relationships in Debussy’s Syrinx

2022· preprint· en· W4213013041 sur OpenAlexaff
Douglas Walter Scott, Zani Ludick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceVariation (astronomy)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background in music analysis. Music analysis often relies on pre-formed concepts such as “binary form”, key centers, or rhythmic tropes to provide templates for comparison between works. To the extent that such tools are based primarily on semantic level considerations, they can present obstacles to translation between different 4E domains of embodied, embedded, extended, and enactive cognition. Power law analysis, representing a context neutral information theoretic approach which is amenable to task specific weighting, can help bridge the gap. Background in applied mathematics. In this paper we investigate how deviations from the near universal phenomenon of logarithmic perception correspond to psychologically tractable interpretations of a musical score. We show that variations in the slope of a straight-line log-log regression and its residuals, together with variation in structural features produced by varying counting methods and levels of analysis correspond to academic and expert assessments in various ways. We then show how wavelet analysis can be used to smooth over level of analysis problems. Aims . We seek to explore how violations of simple power law descriptions (Zipf’s law) relate to structural features of Claude Debussy’s Syrinx for solo flute as in the form of a variety of analyses and performances. Main contribution . Power laws are an important implicit feature of musical notation through such characteristics such as octave equivalence and beat hierarchies, but are rarely explicitly employed as higher-level analytical tools directly, despite the fact that the scale-invariance property and empirical observation suggests that they can be useful at that level too. The simple historical reason is that generating such descriptions, while conceptually straightforward, is quite computationally intensive. Now that computation is readily available it has become possible to extend power law descriptions into these higher levels of analysis with relative ease. Our contribution is to explore some general techniques that can be expanded upon and refined as a broader research program with substantial interdisciplinary implications for the study of perception and cognition generally, since these phenomena obey similar laws. Implications . The present study is correlational in nature, so the direct implications are limited for either music analysis, which provides the interpretive data, or power law representations, which follows well-established practices. However, having established that a set of relatively approachable mathematical operations can readily account for key music-theoretical structural features, the door is opened to a systematic application of the principles involved. This provides an opportunity to state music theories in ways that are precise, falsifiable and directly relatable to modes of description employed in other sciences. Furthermore, because these procedures have broad relevance to many domains outside of music theory, it allows for insights gained from studying musical structure to be applied directly to other, ostensibly unrelated problems.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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