Notice bibliographique
Résumé
Expressive timing in hip-hop flow concerns the practice whereby an MC (rapper) inflects their flow rhythms on a minuscule scale not easily representable with standard musical notation—how far “ahead” or “behind” the beat they rap. Mitchell Ohriner (2019) positions expressive timing as an integral part of hip-hop flow and discusses it in detail. This paper complements his work by surveying flow timing across the broader hip-hop genre. Three broad practices of expressive timing in flow are identified. Swung timing subdivides the tactus unequally, similar to a common jazz drum timekeeping pattern. Lagging timing refers to the patterned delay of flow rhythm in relation to the underlying instrumental or sampled beat. And conversational timing pertains to flow performances that resemble rhythmic patterns idiomatic of spoken language. Theoretical and notational concepts developed by Fernando Benadon (2006, 2009) and Ohriner (2019) are used to illustrate the extent to which a flow performance involves these approaches to expressive timing, and propose analytical methods for these approaches that highlight their functional and rhetorical appeal. Expressive timing is investigated in light of Signifyin(g) in African American music (Samuel Floyd Jr., 2002), groove-based expressive microtiming (Vijay Iyer, 2002), Afrocentric models of rhetoric (Ronald Jackson, 1995), and narrativity.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».