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Enregistrement W7155195237 · doi:10.7202/1124298ar

Conference Report : AAWM Special Topics Symposium 2023. Theoretical, Analytical, and Cognitive Approaches to Rhythm and Meter in World Musics

2025· article· en· W7155195237 sur OpenAlexvenueno aff
Tiffany Nicely

Notice bibliographique

RevueRevue musicale OICRM · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemporalityDocumentationMusicologySession (web analytics)Panel discussionFourth WorldCognitionMusic theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of temporality in world musics raises several questions regarding how music is organized and perceived. The proliferation of theories and points of view to arise in the past two decades attests to the importance of and interest in topics related to this field. The Analytical Approaches to World Musics Special Topics Symposium on Theoretical, Analytical, and Cognitive Approaches to Rhythm and Meter in World Musics brought together forty scholars with fresh approaches to this field. This online conference took place over four days in June 2023. Co-chaired by Lina Tabak and the author of this report, the symposium featured six paper sessions, a special session planned by the organizing committee, a panel discussion organized by the program committee, a book dialogue, and a keynote by Daniel Avorgbedor. Presenters affiliated with six continents took part. The symposium was co-sponsored by the Analytical Approaches to World Musics Journal , the CUNY Graduate Center, the Barry S. Brook Center for Music Research and Documentation (CUNY), and the International Foundation for the Theory and Analysis of World Musics (IFTAWM).

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,187 · 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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