Explorations in Schenkerian Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Displays the range and diversity of Schenkerian studies today in fifteen essays covering music from Bach through Debussy and Strauss. Explorations in Schenkerian Analysis is a collection of fifteen essays dedicated to the memory of Edward Laufer, an influential advocate of Schenker's method. The chapters are presented in chronological order by composer, opening with Charles Burkhart's contribution, which is presented as a letter to Edward Laufer (written before his death), and ending with excerpts from Stephen Slottow's 2003 interview with Laufer (in an appendix). Whilethe unifying focus is Schenkerian analysis, there is considerable variety in the approaches taken by the contributors. There is also variety in the composers represented, ranging from Bach to Debussy and Strauss. The volume thusdisplays the scope and diversity of Schenkerian studies today. CONTRIBUTORS: Mark Anson-Cartwright, David Beach, Matthew Brown, Charles Burkhart, L. Poundie Burstein, Timothy L. Jackson, Roger Kamien, Leslie Kinton, SuYin Mak, Ryan McClelland, Don McLean, Boyd Pomeroy, William Rothstein, Frank Samarotto, Stephen Slottow, Lauri Suurpää David Beach is professor emeritus and former dean of the Faculty of Music, University of Toronto. SuYin Mak is associate professor of music at the Chinese University of Hong Kong.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».