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Enregistrement W4404507967 · doi:10.1177/20592043241292975

<i>Kutanga</i>, <i>Mujimbu</i>, and the Tacit Orchestration of Events Among the Luvale of Zambia

2024· article· en· W4404507967 sur OpenAlexafffund
Jason Reid Winikoff

Notice bibliographique

RevueMusic & Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaAmerican Philosophical Society
Mots-clésOrchestrationTacit knowledgeSociologyEpistemologyPhilosophyArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orchestration is an established topic in various music disciplines yet is a rare focus in ethnomusicology. This paper offers a modest remedy by asserting that culturally expected timbral interactions are orchestration. McAdams et al. (2022) define orchestration as the selective combination and juxtaposition of instruments to achieve sonic goals. With this case study, I reorient orchestration towards cultural goals. I also assert that any sonic event can be orchestrated (not just music). Furthermore, I argue that any event participant can be an agent of orchestration. Among Luvale (and related) communities in Zambia, there exist similar traditions of recounting one's recent journey through an oral briefing: kutanga and mujimbu. Although related, these events have different social functions, participants, and orchestrations. Kutanga is a dance prelude for a specific group of makishi (manifest ancestral spirits) or boy initiates and involves the alternation between vocalizer and drum. Mujimbu, featuring loosely coordinated clapping and alternating speakers, is enacted when a different set of makishi or men arrive somewhere. Both events involve expectations of vocal, clap, and drum timbres participants should employ. Whether these timbral decisions are deliberate or tacit (Arom 1981; Brinner 1995; Polanyi 1966), I interpret them as results of encultured behavior (Eidsheim 2019). In this paper I contend that orchestration is culturally informed, helps define and differentiate events, and links makishi to their living counterparts. To accomplish this, I delineate events in terms of orchestration, performers, and social function (Arom et al., 2019; Fürniss 2006, Nzewi 2008), analyze interviews, and culturally contextualize timbre. Although Kubik has conducted extensive research on kutanga (1971, 1974, 1977, 1994, 2008, 2010), his findings do not address orchestration or its ability to connect the ancestral to the living. An ethnomusicological approach to these events offers timbre studies a window into the cultural components and ramifications of orchestration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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