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Enregistrement W4232836816 · doi:10.5406/ethnomusicology.64.3.0394

Ethnomusicology and the Indian Ocean: On the Politics of Area Studies

2020· article· en· W4232836816 sur OpenAlexaff
Julia Byl, Jim Sykes

Notice bibliographique

RevueEthnomusicology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Maritime and Colonial Histories
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnomusicologyIndian oceanMusicalHumanitiesArtGeographyArt historyAnthropologyHistoryEthnologySociologyVisual artsOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article draws on the recent boom in Indian Ocean studies to build a framework for registering the Indian Ocean in ethnomusicology. We show how the human experiences of movement across the Indian Ocean expanse have conditioned the musical traditions of ports and islands, and we put ethnomusicological writings on places like Zanzibar and Oman into dialogue with those from Mauritius and Singapore. We address how ethnomusicology’s area studies paradigm has inhibited musical studies of the Indian Ocean Region (IOR); the specter of comparative musicology; and the perils of modern Indian Ocean populations in light of postcolonial ethnonationalisms. Untuk membangun pengertian Lingkup Samudra India (Indian Ocean Studies) dalam bidang ethnomusikologi, artikel ini bersumber dari kumpulan studi sarjana-sarjana ilmu sosial yang merintis penelitian ini. Pengalaman migrasi manusia, dari pulau ke pulau dan pelabuhan ke pelabuhan, telah membentuk kebudayaan bermusik yang sudah lama dalam lingkup yang begitu luas. Untuk menggambarkan keberadaan ini, kami menghubungkan penelitian melalui dialog dari Zanibar dan Oman, Mauritius sampai Singapura. Artikel ini menyimpulkan: bagaimana paradigma “area studies” menjadi rintangan untuk mempelajari musik dari Lingkup Samudra India; perbedaan pandangan antara “comparative musicology” dari jaman penjajahan dengan penelitian ini; dan bahaya kesukuan dan nationalisme bagai penduduk Lingkup Samudra India sekarang ini.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0130,078
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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