The Sweet Sounds of Syntax: Towards Investigating Hierarchical Structures in Music
Notice bibliographique
Résumé
Music comprises connected sequences of hierarchically-related sonic events, roughly analogous in their timescales and construction to the words, phrases and sentences found in language. The concept of “grammatical correctness” in music is somewhat more challenging to define, however—in part due to the nature of structure and meaning in music and how it varies from language. Work such as Lerdahl and Jackendoff’s (1983) seminal Generative Theory of Tonal Music (seek to analyze musical structures with a fine degree of detail reminiscent of linguistic theory; most notably, they describe structures of implied “prolongation” of stable musical events across a musical passage, understood intuitively by listeners as the sense of building expectation and resolution felt when listening to a piece of music. Modelling the organization of musical cognition, Lerdahl and Jackendoff suggest rules of well-formedness and preference to help define these structures; this in turn provides a framework for investigating exactly how the mind and brain process the structure of musical ideas as they unfold before our ears. The current research developed a new methodology and stimulus paradigm, rooted in GTTM, for investigating the online processing of hierarchical structures in tonal music, analogous to those of linguistic syntax—informed by prior research such as Ding et al.’s (2016) neurolinguistics study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».