Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the 21st century, it is widely understood that, to make a living in jazz, Canadian musicians must either take a day job or seek out commercial opportunities in the United States. But it wasn’t always so. Until 1980, Toronto was home to a thriving music industry, driven in large part by a vibrant advertising and film music business. Indeed, far from leaving Canada for greener pastures to the south, musicians (including some Americans) were moving to Toronto. As U.S.-born musician Tom Szczesniak noted, “The streets were paved with gold.” This story complicates broadly accepted jazz discourses in a number of ways. Since it is based in Toronto rather than canonical U.S. jazz centers, it asks readers to re-examine common assumptions about North American jazz geography. As it reveals the relationship between jingles and jazz to be essentially symbiotic (at least for a time), it forces readers to rethink the presumed antagonism between jazz and commerce. Finally, as the story moves into the 1980s, it offers a vivid glimpse into the profoundly deleterious impact of neoliberal business practices and government regulations on social networks among musicians (including the union), and the musical work that sustains them.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,151 | 0,029 |
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 ».