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Enregistrement W4286330061 · doi:10.30535/mto.28.1.9

<i>Klangfarbenmelodie</i> in 1911: Timbre’s Functional Roles in Webern’s Opp. 9 and 10

2022· article· en· W4286330061 sur OpenAlexaff
Matthew Zeller

Notice bibliographique

RevueMusic Theory Online · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSociety for Music Theory
Mots-clésTimbreFocus (optics)MusicalLinguisticsTheme (computing)GestureArtCommunicationAestheticsVisual artsPsychologyComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anton Webern’s pre-World War I aphoristic works sometimes appear to defy comprehension, but through the lens of Klangfarbenmelodie organizing principles of this music come into focus. Klangfarbenmelodie is a multifaceted principle of musical organization. It is how Klangfarbenfolgen —timbral progressions—are structured into music. This article explores timbral progressions in Webern’s music and some of the types of timbre-based musical logic that organize them. Timbre and pitch are simultaneous, codependent, and symbiotic. With the notion of timbre as the totality of musical tone, this article examines how timbral-registral space is employed to compose timbral trajectories like expansions, contractions, and crossing lines. In addition to drawing out timbral lines, the analyses focus on how timbre helps delineate pitch constructs, timbre’s role in structuring gesture and theme, and various types of timbral symmetry. Rather than a shift away from pitch analysis, this article proposes a repositioning toward the inclusion of timbre in analytic discourses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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