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Enregistrement W4389850494 · doi:10.1017/9781800101388.002

Why it all began

2021· other· en· W4389850494 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Church

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Song collecting took wing in eighteenth-century Europe under three impulses: political, colonial, and economic. ‘Through music our race was humanised; through music it will attain greater humanity,’ wrote the Prussian philosopher Johann Gottfried Herder (1744–1803). When he coined the term Volkslied – ‘folk song’ – it was to exemplify the soul of a people; folk song would be the quintessential expression of Romantic nationalism, and its character would reflect the character of a nation. The concept didn’t operate in terms of rich or poor, educated versus peasantry; it embraced everyone. Herder argued that it was a patriotic duty to collect Volkslieder as devotedly as he himself did, before they disappeared. The second impulse behind the new vogue was colonial curiosity: what did the music of the subjugated peoples – and the hoped-for Christian converts – actually sound like? The Swiss theologian Jean de Léry (1534–1611) wrote about the music of Brazil, using musical notation and describing antiphonal singing between men and women; Captain James Cook (1728–1779) described the music and dance of Pacific islanders. Jean-Jacques Rousseau’s Dictionnaire de musique (1768) was the first book to deal with the ‘diverse musical accents’ of other lands, giving samples of Swiss, Iranian, Chinese, and Canadian Amerindian music. The most graphic colonial account came from the Scottish explorer Mungo Park (1771–1806) on his journey along the Niger River. Repeatedly attacked by tribesmen, and several times imprisoned by their suspicious rulers, he was at one point taken in, fed, and lodged with great generosity by the women of a Malian village, who allowed him to watch as they spun cotton and sang through the night. ‘They lightened their labour by songs,’ he wrote, one of which was composed extempore; for I myself was the subject of it. It was sung by one of the young women, the rest joining in a sort of chorus. The air was sweet and plaintive, and the words, literally translated, were these: ‘The winds roared, and the rains fell. The poor white man, faint and weary, came and sat under our tree. He has no mother to bring him milk; no wife to grind his corn’ – Chorus: ‘Let us pity the white man, no mother has he’ etc etc.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,013
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,013

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,054 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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