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Enregistrement W7052771310

Rush Cover (PB): tecnologia MIDI e performance

2020· dissertation· en· W7052771310 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrostatic Discharge in Electronics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIDIMusicalTributeEthnographyCover (algebra)John CageRepertoireIdentity (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work is located in the niche of ethnomusicological studies on urban popular music. This study is in line with several academic works carried out in recent years in Brazil on the rock genre (ALENCAR, 2015; RIBEIRO, 2010; TROTTA, 2005). The work deals specifically with the performance of the cover band Rush Cover (PB) from Paraíba. The focus is on the musical performance itself, aiming to understand and record the processes used to incorporate MIDI technology in the band's performance. For this purpose, an interactionist research was conducted, through the ethnography of essays and some presentations made by the band. Through these observations, interviews and conversations, I became aware of the way in which the Paraiba trio introduced such technological resources in their performance, approaching the way in which this music is truly performed by the Canadian band. Further studies on the formation of Cover bands can bring to light important clarifications on the formation of the identity of the musicians and the musical scenes in which they are inserted, as well as bring important data on the early learning processes of rock musicians. World-famous bands often started playing Covers (as is the case with Rush) and many artists start to perform works of this nature, with the intention of paying tribute to their favorite artists and keeping a certain repertoire alive through performance (ZUMTHOR, 2002) and not just through records or videos collectible by fans.

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), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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