THE TONAL-METRIC HIERARCHY: A CORPUS ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Despite the plethora of research on the role of tonality and meter in music perception, there is little work on how these fundamental properties function together. The most basic question is whether the two hierarchical structures are correlated – that is, do metrically stable positions in the measure preferentially feature tonally stable pitches, and do tonally stable pitches occur more often than not at metrically stable locations? To answer this question, we analyzed a corpus of compositions by Bach, Mozart, Beethoven, and Chopin, tabulating the frequency of occurrence of each of the 12 pitch classes at all possible temporal positions in the bar. There was a reliable relation between the tonal and metric hierarchies, such that tonally stable pitch classes and metrically stable temporal positions co-occurred beyond their simple joint probability. Further, the pitch class distribution at stable metric temporal positions agreed more with the tonal hierarchy than at less metrically stable locations. This tonal-metric hierarchy was largely consistent across composers, time signatures, and modes. The existence, profile, and constancy of the tonal-metric hierarchy is relevant to several areas of music cognition research, including pitch-time integration, statistical learning, and global effects of tonality.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».