The Thematic Representation of Female Composers in Classical Music on Streaming Platforms
Notice bibliographique
Résumé
Women have been increasingly fighting for their rights and equality in Society. Historically, in the 18th century, women’s musical education was considered a distraction and participation in family events, but professional engagement was not deemed acceptable. Given this context, questions arose about the existence of female classical music composers and whether their works are present on current music streaming platforms. Based on this, the study aimed to investigate how these composers are thematically represented on these platforms. Methodologically, the study is qualitative and exploratory, employing case study methods. The search terms used were “woman” and “classical music” along with the composers' names. The criterion for selecting composers was that they belonged to the 18th, 19th, and 20th centuries, as many male composers achieved enduring success during this period. The selected composers were Maria Anna Mozart, Fanny Mendelssohn, Clara Schumann, Chiquinha Gonzaga, and Alma Mahler-Werfel. The chosen platforms were Spotify, Amazon Music, Deezer, and Apple Music. The research demonstrated a scarcity of historical records about the analyzed composers’ lives. They were often compelled to abandon music due to family obligations, which contributed to the limited availability of their music on the platform.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».