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Enregistrement W7031669764

Haiku from Tashme

2023· dissertation· en· W7031669764 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Crisis of the 21st Century
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchulich School of Music
Mots-clésHaikuMusicalDepictionPoetryLyricsFeelingLyricismPainting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Haiku from Tashme is a set of short songs totaling 16 minutes composed for SATB choir and flute.They are musical settings of six haiku written by Sukeo "Sam" Sameshima while he was forcibly interned in Tashme camp during World War Two, along with other Japanese Canadians.Haiku from Tashme is an attempt to bring awareness of the grim and often forgotten part of Canadian history by reconstructing the soundscapes associated with the author's memories of his time in Tashme.On the practical level, this is done through the musical depiction of the evocative poetic images suggested by the haiku, and through the formal organization of these images into perceptual processes that point to a musical narration.Haiku from Tashme aims to depict feelings of despair and hardship endured by the victims, but also feelings of hope in creating a functioning community amid difficult conditions.The concept of musical semiotics is used in this thesis to describe the different instances of word painting present in the composition.Haiku from Tashme est une collection de courtes pices totalisant 16 minutes composes pour choeur SATB et flute.Elles mettent en musique six hakus crits par Sukeo Sam Sameshima lorsqu'il fut intern de force au camp Tashme durant la Seconde Guerre mondiale, suivant le sort commun des Canadiens d'origine japonaise.Haiku from Tashme vise sensibiliser sur ce chapitre sombre et presque souvent oubli de l'histoire canadienne en reconstruisant les paysages sonores associs avec les souvenirs de l'auteur durant son temps Tashme.Sur le plan pratique, ceci est effectu travers la reprsentation musicale des images potiques et vocatrices suggres par les hakus, et travers l'organisation formelle de ces images en un processus perceptuel qui pointe vers une narration musicale.Haiku from Tashme a pour but d'illustrer les sentiments de dsespoir et de souffrance subis par les victimes, mais aussi les sentiments d'espoir travers la cration d'une communaut fonctionnelle malgr les conditions difficiles.Le concept de smiotique musicale est utilis dans cette thse afin de dcrire les diffrentes instances de figuralisme prsentes dans la composition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,044

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,196 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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