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Enregistrement W4387219963 · doi:10.1177/02557614231188127

The many ways of Puerto Rican community music

2023· article· en· W4387219963 sur OpenAlexaff
Francisco Luis Reyes, Lisa Lorenzino, Bronwen Low

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Music Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPromotion (chess)Music educationMusicalCommunity buildingSociologyPolitical sciencePublic relationsVisual artsPedagogyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For several decades, scholars in the field of community music have largely concentrated on community music practices in the Global North. Such interest has not been as prevalent in certain parts of the world, like the Caribbean. Consequently, this qualitative multiple case study focuses on three Puerto Rican community music initiatives that foster the country’s indigenous music: Bomba, Plena, and Música Campesina. Scholars have documented the evolution and characteristics of these musical traditions. In contrast, this article centers around the practices of Taller Tambuyé, a female-led Bomba organization, Decimanía, a national Música Campesina initiative that funds other community music projects, and La Junta, a community-based project tied to the sector of El Machuchal in the capital of Puerto Rico. This paper presents and analyzes their practices through the lens of Australia’s Sound Links project and its nine domains of community music. The multiple case study methodology’s cross-case analysis revealed notable divergences among the projects in terms of learning practices, promotion of the indigenous music tradition, and the connection between the musical initiative and their community. Additionally, researchers found the framework established by Sound Links to be a comprehensive tool to analyze community music practices outside of Australia.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,176 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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