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Enregistrement W4394593049 · doi:10.1093/aesthj/ayad033

Sounding Sense and Sensing Sound: ‘Form-Content Unity’ Revisited and Reformulated

2024· article· en· W4394593049 sur OpenAlexaff
Eliza Ives

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Aesthetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepth soundingContent (measure theory)Sound (geography)Sense (electronics)AcousticsMathematicsComputer scienceRemote sensingGeologyMathematical analysisEngineeringPhysicsElectrical engineeringOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract What is poetry’s so-called ‘form-content unity’? In this paper, I argue that the idea of ‘form-content unity’, as derived from A. C. Bradley’s 1901 lecture, has been misconstrued by Peter Kivy, who believes that it is confused and vague. I argue that it has also been misconstrued, however, by the philosophers who find the idea insightful and instructive and present themselves as defending and developing it against Kivy’s criticisms. Crucially, Bradley’s argument emphasizes that hearing is necessary to any ‘poetic’ reading of a metrical poem, but this focus on sound and metre tends to be ignored. A precision of terminology—particularly a reformulation of the paraphrase ‘form-content unity’—offers an improved understanding of Bradley’s claims. The lecture, I argue, properly understood, in fact supports the call for a shift of attention away from understanding poems as ‘form-content unities’ in the philosophy of poetry.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,881

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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