Response to “Global Notation as a Tool for Cross-Cultural and Comparative Music Analysis”
Notice bibliographique
Résumé
The editors of Analytical Approaches to World Music are pleased to present the following set of invited responses to Andrew Killick’s article “Global Notation as a Tool for Cross-Cultural and Comparative Music Analysis.” While Andrew Killick has been developing global notation since 2016, the present article stems from his presentation at the Fifth International Conference on Analytical Approaches to World Music in Thessaloniki in 2018. The presentation generated lively discussion at the conference, and when Killick subsequently submitted the paper to the journal, one of the peer reviewers recommended publishing responses alongside the article. In compiling these responses, we have sought to include perspectives from scholars with a range of backgrounds and identities in terms of academic discipline, area of expertise, race, gender, age, and nationality. The set of responses does not fully live up to these goals insofar as the majority of respondents are men, are white, and are based in the US, Canada, or the UK. The fact that most of the women and Black, Asian, and Latinx scholars whom we invited were not able to spare the time to contribute responses may partly reflect the pervasive inequities within and beyond academia that have only been deepened by the ongoing public health crisis. In any case, our failure to attract a more diverse group of respondents should not reflect on the responses themselves, which offer thought-provoking and creative commentaries on the promise and challenges of Killick’s innovation to music notation, and we are grateful to all respondents for their contributions to the project. The responses are linked below in alphabetical order by author’s name.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».