Surmounting the Skepticism: Developing a Research-Creation Methodology
Notice bibliographique
Résumé
This paper was written to help address the tenuous status of research-creation at the University of Toronto, where I am a Doctor of Musical Arts candidate. There, I devised a “feedback saxophone” system in which I combine the tenor saxophone with various microphones and speakers to encourage and control acoustic feedback. The DMA program at U of T is classified as professional, so the premise of centering my thesis around my feedback saxophone practice was met with some healthy skepticism. This was not because it was viewed as uninteresting, but because creative practice is not typically considered a justifiable form of research in thesis writing. To therefore bolster research-creation as a legitimate form of scholarly inquiry and to build a model for my own research in music, I aim to answer two questions, insofar as they pertain to my research-creation project: (1) “How is creative practice research?” and (2) “What methods are appropriate for carrying out my creative practice as research?” In answering the first, I draw from the literature to demonstrate how research-creation is a form of knowledge gener- ation that complements conventional modes of investigation. Following this, I examine different categories of research-creation and illustrate them on a music research “compass” to facilitate comparison and understanding. To answer the second question, I discuss two relevant research-creation methodologies and combine them to construct my own “problem-practice-exegesis” approach. I conclude by detailing how I carry out my research using this methodology. Through this work, I endeavor to provide a practical model for graduate artist-researchers who are interested in integrating their creative practices with thesis writing and to contribute to the validation of research-creation within Canadian graduate music programs and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».