Notice bibliographique
Résumé
From Beyoncé’s South Asian music-inspired Super Bowl Halftime performance, to jazz artists like John and Alice Coltrane’s use of Indian song structures and spirituality in their work, to Jay-Z and Missy Elliott’s high-profile collaborations with diasporic South Asian artists such as the Panjabi MC and MIA, African American musicians have frequently engaged South Asian cultural productions in the development of Black music culture. *Sounds from the Other Side* traces such engagements through an interdisciplinary analysis of the political implications of African American musicians’ South Asian influence since the 1960s. Elliott H. Powell asks, what happens when we consider Black musicians’ South Asian sonic explorations as distinct from those of their white counterparts? He looks to Black musical genres of jazz, funk, and hip hop and examines the work of Miles Davis, John Coltrane, Rick James, OutKast, Timbaland, Beyoncé, and others, showing how Afro-South Asian music in the United States is a dynamic, complex, and contradictory cultural site where comparative racialization, transformative gender and queer politics, and coalition politics intertwine. Powell situates this cultural history within larger global and domestic sociohistorical junctures that link African American and South Asian diasporic communities in the United States. The long historical arc of Afro-South Asian music in *Sounds from the Other Side* interprets such music-making activities as highly political endeavors, offering an essential conversation about cross-cultural musical exchanges between racially marginalized musicians.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,316 | 0,140 |
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 ».