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Enregistrement W4323350476 · doi:10.18061/emr.v16i2.8511

An Analytical Dataset of Approaches to V in Mozart

2023· article· en· W4323350476 sur OpenAlexafffund
Jenine Brown, Daphne Tan, Michelle I. Lin

Notice bibliographique

RevueEmpirical Musicology Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMOZARTRepertoireHarmony (color)LinguisticsSonata formPianoPsychologySymphonyHistoryLiteratureArtPhilosophyVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tonal functions—tonic, pre-dominant, and dominant—are a standard feature of North American music theory. The pre-dominant (PD) encompasses the largest number of chords, varying in quality and scale degrees; unlike the tonic and dominant functions, it is primarily defined by its syntactical role, preceding the arrival of the dominant. While Western harmony textbooks consistently organize PD chords according to a regulative syntax (e.g., IV goes to ii), they differ on its rationale and are rarely explicit about the repertoire(s) on which it is based. Furthermore, while the PD is thought to be an essential element of cadential closure, the role of PDs at various formal locations is underexplored, be it in textbooks or corpus studies. To facilitate exploration of these claims for future research, we analyzed all 22 sonata-allegro movements from the Mozart piano sonatas and generated a new dataset containing every occurrence of V (including the Cad6/4), the three chords preceding each V, and their formal location.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,473
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,044 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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