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Enregistrement W4300016581

Justification automatique de partitions

2021· preprint· fr· W4300016581 sur OpenAlexaff
Nabil Bouzaiene, Catherine Guastavino, Emmanuel Saint-James

Notice bibliographique

RevueOskar-Bordeaux (Universite de Bordeaux) · 2021
Typepreprint
Languefr
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Mathematical Identities
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionMalgré leurs progrès, les logiciels d'édition de partitions musicales sacrient encore soit l'ergonomie de l'entrée, soit la qualité de la sortie.C'est particulièrement vrai pour les partitions à plusieurs portées par système, qui posent le problème de la justication des signes, autrement dit leur répartition sur la portée de sorte que des événements sonores simultanés soient alignés verticalement, quelle que soit la taille des signes.Ce travail était le métier du graveur de partition qui utilisait des poinçons et des plaques de cuivre.L'informatique le concurrence aujourd'hui, à la fois en fournissant un support moins cher et plus pratique, accessible au néophyte, mais aussi en proposant des programmes de justication automatique qui prétendent remplacer un savoir-faire multi-séculaire.Le présent article propose, dans une première section, une formalisation de ce savoir-faire des graveurs, après une enquête menée auprès d'eux.Dans une deuxième section, nous proposons un algorithme de justication totalement automatique, susamment performant pour opérer interactivement en cours de saisie sous un éditeur téléchargé par un navigateur.2 Des règles de gravure empiriques et lacunaires L'unité de mesure en gravure musicale est la dent, nom provenant de la fourchette qui servait à graver les portées [3℄.La largeur d'un caractère se compte alors ainsi : 1,1 dent pour une noire, 0,8 pour le dièse, 0,77 pour le bémol et 0,74 pour le bécarre.La dent en typographie musicale est l'équivalent du corps pour le texte alphabétique.Le corps dénit l'épaisseur nécessaire pour supporter toute la lettre, hampe et jambage compris [8℄.Or en musique, il n'y a pas de jambage et la hampe est un artice de lisibilité sans signication (à part la distinction blanche/ronde, mais la variation de têtes de note, comme dans la musique médiévale, lèverait l'ambiguité): elle pourrait disparaître, les fouets de croches se collant à la tête.En outre, la hampe, de par sa taille variable, n'est pas un caractère.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,281 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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