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Enregistrement W7130516119 · doi:10.1017/s1355771825100666

Phenomenological open graphic notation with chaotic systems in interactive electroacoustic music

2025· article· en· W7130516119 sur OpenAlexaff
Nolan Hildebrand

Notice bibliographique

RevueOrganised Sound · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNotationElectroacoustic musicChaoticParallelsMusical notationEmbodied cognitionOntologyPerforming arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores phenomenological open graphic notation as an effective scoring method for instrumentalists engaging with chaotic systems in interactive electroacoustic music. Open graphic notation has long provided composers with a means of fostering interpretative freedom in musical performance. The subjective nature of open graphic scores establishes a dynamic relationship between the score and the performer that parallels the interactions between musicians and chaotic systems in interactive electroacoustic music. Chaotic systems, characterised by their non-linear and unpredictable behaviour, often necessitate improvisatory approaches rather than reliance on fixed notation. However, notation can serve as a structural framework, affording composers greater formal control while supporting performers who may be less accustomed to improvisation. How, then, might notation be used with chaotic systems in interactive electroacoustic music? Drawing on phenomenological concepts such as the lived body, embodied action and Gestalt perception, this notational approach can provide a structured yet flexible means of guiding performer–system interactions. The author presents three recent compositions as case studies, demonstrating how phenomenological open graphic notation can shape and mediate the performer’s engagement with chaotic systems in interactive electroacoustic music.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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