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Enregistrement W4402896658 · doi:10.1515/9783839470527-012

Producing Hip-Hop Culture and Identity

2024· book-chapter· en· W4402896658 sur OpenAlexaboutno aff
Bronwen Low, Édouard Laniel-Tremblay

Notice bibliographique

Revuetranscript Verlag eBooks · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)SociologyArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Montreal, Canada, is a vibrant multicultural and multilingual city, within which, unfortunately, racialized youth grapple with discrimination and marginalization, shaped by a confluence of institutional, cultural, and political forces.However, the dynamic realm of hip-hop culture provides a transformative avenue for emerging artists, offering alternative spaces of belonging.In this chapter, we build on previous scholarship on hip hop as a site of social and cultural redefinition for marginalized identities.Our study explores how music creation and community-building at a recording studio can foster youth wellbeing.Located in a free after-school youth center, the studio supports well-being through the development of community, critical perspectives, self-expression, and performative hip-hop identities.We argue that this positive hip-hop identity is anti-essentialist and that it challenges reductive and exclusionary models of Quebec identity and belonging.Our methods are ethnographic, including participant observation and interviews with nine youths aged 18 to 21.In August 2022, the Réseau express métropolitain (REM), an electric train network under development in Montreal, posted to their TikTok account a freestyle created by rapper Maky Lavender commissioned to promote the new transit option.The video was widely criticized and then deleted due to criticisms that Lavender, a Black bilingual MC, rapped only in English.The Quebec government agency in charge of the REM had hired Lavender to perform as part of a publicity campaign a year prior and recorded this freestyle at that time.The agency explained that

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,015
Communication savante0,0100,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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