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Enregistrement W4417442584 · doi:10.62410/c1gmfm59

Listening to the Aesthetics of Popular Culture

2025· article· W4417442584 sur OpenAlexafffund
Bob W. White

Notice bibliographique

RevueMusiques, recherches interdisciplinaires : · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Studies and Ethnography
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPopular musicElectronic dance musicDanceSubject (documents)Popular culturePoliticsMusic historyMetaphorDilemma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last fifty years, Congolese popular dance music (also known as “Congolese rumba”) has become something of a musica franca for much of sub-Saharan Africa. As Congolese like to say, the captivating sound of their music, firmly grounded in Africa’s encounter with afro-Cuban culture, has “colonized the rest of the continent”, but the music has gone through a series of important aesthetic changes since it first emerged in the urban colonial centers of the Belgian Congo. Despite this rich history, limited research has been done on the subject and very little has been published on Congolese popular music from the point of view of aesthetics. By tuning in on local conversations about certain aspects of the music’s structure and form, this text attempts to understand how Congolese popular dance music attempts to transcend the ugliness of an ongoing political and economic crisis that has become increasingly acute since independence (la conjoncture) and how this particular expression of beauty enables us to better understand the relationship between aesthetics and politics more generally. The perception of “noise” in the analysis of popular music reveals more about our inability to understand non-Western aesthetic criteria than about popular music per se. Drawing from the philosophical hermeneutics of Hans-Georg Gadamer, the metaphor of listening is used to argue that the difficulty of hearing music from someone else’s point of view should not be used to justify a retreat into the self.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,318 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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