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Enregistrement W4399839982 · doi:10.1515/9781787440166

Schubert's Mature Instrumental Music

2017· book· en· W4399839982 sur OpenAlexaboutno aff
David Beach

Notice bibliographique

RevueBoydell and Brewer eBooks · 2017
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusicology and Musical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstrumental musicArtVisual artsMusical

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Probing analyses, from the renowned music theorist, of Schubert's great, yet still little-studied piano-solo, chamber, and symphonic masterpieces. In his instrumental works, Franz Schubert, like Beethoven, expanded on the classical traditions, especially in the areas of form and harmony. Yet many of these works have only recently begun to be appreciated for their true worthby performers, listeners, and scholars. Schubert's Mature Instrumental Music , by renowned music theorist David Beach, is an analytical study of selected symphonic, chamber, and solo-piano works written during the last ten years of the composer's short life, beginning with the Trout Quintet (D. 667) and ending with the String Quintet (D. 956). Each of the chapters in part 1 focuses on a crucial topic: harmony, phrase rhythm, motive,and sonata form. These chapters will be accessible to all musicians and other readers who have some basic training in harmony and form. Part 2 presents detailed analyses of nine fascinating representative movements. Beach's insights will enrich the listener's experience of what are now recognized as some of the great masterpieces of the early nineteenth century. David Beach is Professor Emeritus and former Dean of the Faculty of Music atthe University of Toronto. He is the author of Aspects of Unity in J. S. Bach's Partitas and Suites: An Analytical Study , and coeditor of Bach to Brahms: Essays on Musical Design and Structure and Explorations inSchenkerian Analysis , all published by the University of Rochester Press.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,172 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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