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Enregistrement W4242895780 · doi:10.1017/9781782048633.001

Preface

2018· book-chapter· en· W4242895780 sur OpenAlexaffabout
David Beach, Su Yin Mak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusicology and Musical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposition (language)PianoPerformance artArtArt historyHistoryClassicsPsychologyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Explorations in Schenkerian Analysis is a collection of essays written in memory of Edward Laufer (1938–2014), a prominent proponent of Schenkerian analysis, by former colleagues, friends, and students. Edward's introduction to Schenker came in a seminar taught by Ernst Oster at Princeton, where Edward was enrolled in the doctoral program in composition and theory. Prior to his studies at Princeton, he had completed a master's degree in composition at the University of Toronto and attended the Juilliard School of Music, where he studied composition with Roger Sessions, a major influence on his development, and piano with Edward Steuermann. At Princeton, he worked closely with several teachers, including Milton Babbitt, who was the advisor of his doctoral dissertation on Schoenberg's Four Songs , op. 22. Why he never submitted this last requirement for the PhD degree remains a mystery to his friends. Perhaps the reason lies in the disappointing reception of his paper on this topic at the AMS meeting in 1973, or perhaps his interest had shifted elsewhere by that time; or perhaps he simply would not put into print work about which he was not totally convinced—a characteristic trait that was to inform his approach to publication throughout his entire career. After all, Edward was a perfectionist. He devoted the utmost attention and respect to the music under study, and he expected the same level of care from others. Whatever the reason, clearly the pivotal event that shaped Edward's future was that seminar with Oster, with whom Edward continued to study privately until Oster's death in 1977. The rest is history; Edward Laufer became a leading advocate and practitioner of Schenkerian analysis in his generation. For those who did not know him personally, Edward is probably best known for the voluminous handouts accompanying his conference presentations, which reveal not only his superior grasp of the literature, but also a mind-set, akin to Schenker's, that a broad view is necessary. Those who have had the privilege of working with him can additionally testify to his outstanding musicianship, intellectual elegance, and an old-school humanism that encompassed all aspects of culture. For thirty years (1974–2004) he taught at the University of Toronto.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5050,334

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 GPT0,211
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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