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Enregistrement W4392001693 · doi:10.20431/2347-3134.1112002

Can the Key Signature, Mode, and the Beats per Minute of a Song Predict the Emotional Tone of Popular Music Lyrics?

2023· article· en· W4392001693 sur OpenAlexaff
Derek Newman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Studies in English Language and Literature · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensCambrian College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyricsTone (literature)Key (lock)Signature (topology)Mode (computer interface)PsychologySpeech recognitionCommunicationArtComputer scienceLiteratureMathematicsComputer securityHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Dictionary of Affect (Whissell, 2009) was used to analyze the lyrics in popular music to determine if the emotional tone of the lyrics (pleasantness, activation, and imagery) was associated with various components of the popular music (key signature, mode, and beats per minute).The first analysis (N = 80 songs; 21,176 words) examined the relationship between the key signature (for example, the keys of A, B, C, D, E, F, or G; disregarding the major or minor mode) and the emotional tone of the lyrics, but no significant associations were noted.In the second investigation (N = 60 songs; 17,281 words), the song's mode (major or minor key signatures) was related to significant differences in the lyrics' pleasantness (p = .028).Song lyrics written in major modes (M = 55.5) were significantly more pleasant than those written in minor modes (M = 52.8);however, the mean pleasantness of the minor song lyrics was still in the pleasant range for the Dictionary of Affect.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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