Music and Digital Media: A planetary anthology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Anthropology has neglected the study of music. Music and Digital Media shows how and why this should be redressed. It does so by enabling music to expand the horizons of digital anthropology, demonstrating how the field can build interdisciplinary links to music and sound studies, digital/media studies, and science and technology studies. Music and Digital Media is the first comparative ethnographic study of the impact of digital media on music worldwide. It offers a radical and lucid new theoretical framework for understanding digital media through music, showing that music is today where the promises and problems of the digital assume clamouring audibility. The book contains ten chapters, eight of which present comprehensive original ethnographies; they are bookended by an authoritative introduction and a comparative postlude. Five chapters address popular, folk, art and crossover musics in the global South and North, including Kenya, Argentina, India, Canada and the UK. Three chapters bring the digital experimentally to the fore, presenting pioneering ethnographies of an extra-legal peer-to-peer site and the streaming platform Spotify, a series of prominent internet-mediated music genres, and the first ethnography of a global software package, the interactive music platform Max. The book is unique in bringing ethnographic research on popular, folk, art and crossover musics from the global North and South into a comparative framework on a large scale, and creates an innovative new paradigm for comparative anthropology. It shows how music enlarges anthropology while demanding to be understood with reference to classic themes of anthropological theory.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,000 |
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.
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 découle