The Global Jukebox: A public database of performing arts and culture
Notice bibliographique
Résumé
Standardized cross-cultural databases of the arts are critical to a balanced scientific understanding of the performing arts, and their role in other domains of human society. This paper introduces the Global Jukebox as a resource for comparative and cross-cultural study of the performing arts and culture. The Global Jukebox adds an extensive and detailed global database of the performing arts that enlarges our understanding of human cultural diversity. Initially prototyped by Alan Lomax in the 1980s, its core is the Cantometrics dataset, encompassing standardized codings on 37 aspects of musical style for 5,776 traditional songs from 1,026 societies. The Cantometrics dataset has been cleaned and checked for reliability and accuracy, and includes a full coding guide with audio training examples (https://theglobaljukebox.org/?songsofearth). Also being released are seven additional datasets coding and describing instrumentation, conversation, popular music, vowel and consonant placement, breath management, social factors, and societies. For the first time, all digitized Global Jukebox data are being made available in open-access, downloadable format (https://github.com/theglobaljukebox), linked with streaming audio recordings (theglobaljukebox.org) to the maximum extent allowed while respecting copyright and the wishes of culture-bearers. The data are cross-indexed with the Database of Peoples, Languages, and Cultures (D-PLACE) to allow researchers to test hypotheses about worldwide coevolution of aesthetic patterns and traditions. As an example, we analyze the global relationship between song style and societal complexity, showing that they are robustly related, in contrast to previous critiques claiming that these proposed relationships were an artifact of autocorrelation (though causal mechanisms remain unresolved).
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,067 |
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 ».