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Enregistrement W7033886787

Sormitusformulat Pat Methenyn improvisaatiotyylissä

2011· other· fi· W7033886787 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJyväskylä University Digital Archive (University of Jyväskylä) · 2011
Typeother
Languefi
DomainePsychology
ThématiqueEducational methodologies and cognitive development
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Power (physics)Term (time)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tutkimus käsitteli Pat Methenyn improvisointityyliä. Työssä tarkasteltiin improvisoituja melodioita, joiden parissa jazz-muusikoiden yleisesti käyttämän sointu-skaala -teorian selitysvoima voidaan kyseenalaistaa. Methenyn improvisaatioissa esiintyy paljon tämän kaltaisia melodioita. Tutkimuksen taustahypoteesin mukaan Metheny rakentaa melodialinjojaan ainakin jossain määrin soittimen rakenteen ja soittotekniikan ehdoilla. Tutkimuksessa selvitettiin, millaisia sormitusformuloita Methenyn soitossa esiintyy ja miten hän käyttää niitä pidempien melodioiden luomisessa. Teoreettisena taustana käytettiin skemaattisen sormituksen käsitettä, formula-teoriaa sekä jazz-musiikin pedagogista kirjallisuutta. Ääni- ja videotallenteiden sekä nuottitekstin analyysin avulla identifioitiin Methenyn improvisaatioissa useimmin toistuvat sormituskuviot. Aineistona oli 29 improvisaatiota vuosilta 1983 – 2000. Enimmillään sormitusformuloille perustuvia melodioita esiintyi soolon kokonaistahtimäärästä yli 50 %:ssa. Improvisaatioista löytyi 18 erilaista neljän sävelen sormitusformulaa, joita Metheny yhdistelee eri tavoin luodakseen melodioita. Soittoteknisten tekijöiden lisäksi sormitusformuloiden esiintymistä määrittävät taustaharmonian rakenteelliset sävelet, joihin sormitusformulat usein kiinnittyvät. Tutkimustulokset osoittivat, että sointu-skaala -teorian kannalta haastavia melodioita kyetään paikoitellen selittämään taloudellisemmin sormitusformuloista käsin. Sormitusformula-analyysi täydentää improvisaatioiden analyysissä yleisimmin käytettyä sointu-skaala -teoriaa huomioimalla instrumentin rakenteen ja soittotekniikan vaikutuksen improvisaation synnyssä.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,007

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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