Notice bibliographique
Résumé
Abstract We often think of music in terms of sounds intentionally organized into patterns, but music performed in signed languages poses considerable challenges to this fundamental definition. How can we analyze and understand sign language music? And what can sign language music tell us about how humans engage with music more broadly? Seeing Voices argues that music is best understood as culturally defined, intentionally organized movement, rather than organized sound. This redefinition of music means that sign language music, rather than being peripheral or marginal to histories and theories about music, is in fact central and crucial to our understanding of all musical expression and perception. Sign language music teaches us a great deal about how, when, and why movement becomes musical in a cultural context, and urges us to think about music as a multisensory experience that goes beyond the sense of hearing. Using a blend of tools from music theory, cognitive science, musicology, and ethnography, this book examines the history, cultural context, and analysis of a wide variety of genres of sign language music. It aims to center the musical experience and knowledge of Deaf persons, to bring the long and rich history of sign language music to the attention of music scholars and lovers, and to challenge the notion that music is transmitted exclusively from the hearing to the Deaf. Finally, Seeing Voices proposes that voice, rhythm, melody, and emotion are properties of music that are resilient across visual, kinesthetic, and aural modalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».