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Enregistrement W7048134238

Jazz Recordings by Ed Bickert and Problems of Stylistic Analysis

2024· other· en· W7048134238 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2024
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChord (peer-to-peer)MelodyJazzMusical analysisPunctuationMusicalStyle (visual arts)Suspect
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Edward “Ed” Bickert was a fixture in the Toronto jazz scene for almost 50 years, becoming a pervasive influence on both Canadian and international guitarists. This dissertation is an attempt to position Bickert as a unique and masterful improviser. His development as a musician, beginning with his participation in a family band and myriad of playing opportunities in Toronto, mirrors the manner in what I suspect most jazz musicians learn their craft: through performance and continuous home study of challenging music. After a lengthy review of stylistic and musical analysis concepts, the categories in Jan LaRue’s Guidelines for Style Analysis provided an heuristic framework that enabled an exploratory examination of Bickert’s style. The problems of stylistic and musical analysis are many and varied. Primarily, both domains seem suffer from inadequate or ill-defined terminology. Insights into Bickert’s style were organized into LaRue’s categories: Sound, Harmony, Melody, Rhythm, Growth. In the category of Sound, changes in equipment and technique had a significant effect on his style. Bickert’s highly developed harmonic approach involves the use of unusual chord voicings, implying chords with a small number of notes, a flexible approach to chord type, chromatic “planing” and 2/3 note punctuation chords. Paraphrasing and motive/motivic development are important melodic aspects of Bickert’s style, though both usually involve other categories and required the most research due to the inadequacy or lack of consensus of definitions in the existing literature. In the category of rhythm, Bickert’s ability to swing is universally recognized. He is also able to pull against pulse, seamlessly switch between various note values, effectively employ expressive or rubato timing, and shift the metric accents to suggest a different time signature (cross rhythm). LaRue’s concept of lulls: “a condition of relative stability,” seems to have some relevance to Bickert’s employment of punctuation chords in the development of his solos. These basic elements combine to create the effect of structure — or in LaRue’s lexicon, Growth. Three predominant categories of Growth in Bickert’s solos are Paraphrasing; Motivic Development; and Textural Variation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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