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Enregistrement W4310032894 · doi:10.1093/obo/9780199757824-0319

Music and Asian America

2022· reference-entry· en· W4310032894 sur OpenAlexaboutno aff
Lei Ouyang, Leigh Tooker, Lesia Liao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian American and Pacific Histories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiasporaScholarshipMusicalAsian americansPopular musicHistoryVariety (cybernetics)CategorizationEthnic groupSociologyGender studiesVisual artsAnthropologyArtPolitical scienceLinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studying and researching music in Asian America requires simultaneous attention to people, process, sound, and place. The term “Asian American music” is embraced by some and rejected by others because of the limitations of the term and the questions that can arise from such labels. How can a term be utilized and understood if it speaks at different times and instances to the people making the music, the place where music making occurs, and the musical sounds invoked, and yet other times because of the processes involved in the music making? (See Deborah Wong, Speak It Louder: Asian Americans Making Music [London: Profile, 2004] and Joseph S. C. Lam, “Embracing ‘Asian American Music’ as an Heuristic Device,” Journal of Asian American Studies 2, no. 1 [1999]: 29–50.) The first four sections (Theorizing Music and Asian America, Edited Volumes, Reference Works and Online Resources) are presented as one proposed entry point into the scholarship on music of and in Asian America and include a variety of content, theoretical approaches, and questions. The remaining sections are presented as merely one possible categorization of sources through the paths of landmarks, sounds, and communities. Landmarks in Asian America includes three examples of critical issues facing Asian American communities such as the incarceration of Japanese Americans, centrality of Chinatowns across North America as historical sites of cultural production, and diaspora as historical and contemporary sites across Asia and Asian America. Sounds of Asian America take specific musical genres into focus, and additionally, Communities of Asian America forefronts distinct ethnic groups within Asian American communities. These sections appear as such to facilitate access and inquiry but should be understood as fluid categorizations that can be moved around in endless configurations depending on one’s lens (and purpose) of inquiry. Sources are not intended to be comprehensive but representative and selected for this particular collection. Hawaiians, Pacific Islanders, and West Asians are historically marginalized or rendered invisible in many comprehensive works on Asian America; they each maintain distinct historical and contemporary positioning that merit independent entries and thus the current article is deliberately limited in scope with a focus on processes of East, South, and Southeast Asian Americans making music. The vast majority of sources are specific to the United States though discussions of Asian Canadian musics may also be found in numerous sources.

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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