THE ANIME SOUND: An Analytical and Semiotic Study of Contemporary Anime Music
Notice bibliographique
Résumé
This thesis discusses prominent musical elements found in anime (Japanese animation). The resulting analyses show that several elements contribute to extramusical expression (emotion, storytelling) and meaning (aesthetics, sociocultural values, identity). The research material in this thesis situates anime music in both the topics of global pop music theory and media studies, particularly Japanese aesthetics in entertainment multimedia. Analyses and discussions presented in this thesis benefited from academic discourse in the field of music theory, specifically pop music theory (Peres 2016, Biamonte 2010, Duinker 2019) and semiotics (Greimas 1970, Simeon 1996). To aid the unfamiliar reader, the first chapter (Introduction) should give sufficient background before tackling the three subsequent theoretical chapters. Prominent musical aspects in anime music, such as the opening sequence format (“OP format”), and the timbrally bright pre-introduction (“call section”) within the OP format, are both products of my research and analysis. Other musical aspects already discussed academically or in public music theory are further analysed here, such as the “Royal Road” progression and the “Japanese augmented sixth.” Readers from wider expertise within music, such as composition and global studies, should find in this thesis an introduction to the world of media music from across the globe.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».