Muziektranscriptie - afgeschreven onderzoeksmethode of toch nog relevant? Historiografische analyse van twee casestudy's
Notice bibliographique
Résumé
In deze masterscriptie wordt geëvalueerd of muziektranscriptie binnen de etnomusicologie zich heeft kunnen ontwikkelen tot een relevante onderzoeksmethode. Er worden daarom twee casestudy’s vanuit historiografisch perspectief onderzocht. De eerste casestudy betreft het transcriberen van keelzang van de Inuït bevolking uit Canada in etnomusicologische onderzoeken uit de periode 1978 tot 2005. De tweede casestudy betreft het transcriberen van polyfonie en polyritmiek in vocale muziek van de Aka Pygmeeën in de Centraal Afrikaanse Republiek in etnomusicologische onderzoeken uit de periode 1976 tot 2006. Beide casestudy’s behandelen muziektranscriptie in relatie tot vocale muziek en stippen hiermee de belangrijkste knelpunten aan, namelijk het transcriberen van klankkleur, polyfonie en polyritmiek. Uit beide casestudy’s blijkt dat muziektranscriptie een relevante bijdrage heeft geleverd aan het onderzoeksproces. Dankzij muziektranscriptie konden achterliggende muzikale systemen worden ontdekt. Wel is duidelijk geworden dat de sociologische context moet worden meegenomen en dat muziek vanuit verschillende perspectieven bestudeerd moet worden. Daarom pleit ik voor het behoud van muziektranscriptie als onderzoeksmethode mits de onderzoeker zich bewust is van het persoonlijk perspectief dat hij meebrengt en bereid is om verschillende invalshoeken te gebruiken. Dan kan muziektranscriptie als onderzoeksmethode een waardevolle bijdrage leveren aan het wetenschappelijk onderzoek. Vervolgonderzoek op het gebied van andere parameters en muziekgenres is aan te bevelen. Met name onderzoek naar het representeren van klankkleur verdient verdere aandacht.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».