Notice bibliographique
Résumé
Analyses of tunings have often been carried out independently of pieces in which they are actually realized. Whereas tunings are prima facie relevant to pieces in which they occur, to what extent is this so? And does such a relationship hold in both directions? That is, are analyses of pieces relevant to analyses of their tunings? Both sorts of analysis involve methodological problems and, at least in principle, both sorts of analysis should mesh. Germane to the present discussion are instances of such analytical problems that arise in Central Javanese pélog tunings and in ‘skeletal melodies’ (balungans) of multi-section pieces (gendhings) that employ these tunings. The present account identifies such problems and proposes solutions that attempt to coordinate both sorts of analysis. With regard to tuning per se, relationships among acoustical spectra, pitch determinacy, interval categorization, and ‘errant tones’ are considered. Concerning individual pieces, both jointly and severally, longstanding notions about ‘exchange,’ ‘alternate,’ or ‘substitute’ tones (sorogan), modal identity (pathet), and cadential (gong) tones are addressed. Linking both kinds of analysis—and shared by both—is an amplified formulation of Wertheimer’s Gestalt Grouping Principle of Similarity. Introduced from post-tonal analysis of European-derived music are concepts of common tones, ‘well-formed’ (WF) scales, and interval vectors.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».