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Record W3163291296 · doi:10.21083/csieci.v14i2.6577

La escena de las músicas creativas improvisadas en Iberoamérica

2021· article· es· W3163291296 on OpenAlexvenueno aff
Juan C. Calvi

Bibliographic record

VenueCritical Studies in Improvisation / Études critiques en improvisation · 2021
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicRadio, Podcasts, and Digital Media
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Uno de los países que más ha sufrido y sufre actualmente los efectos de la pandemia causada por la COVID-19 en todo el mundo es España, con decenas de miles de muertos en constante aumento. El presente artículo analiza el impacto que la pandemia está provocando en el delicado tejido de la creación musical en España, específicamente, y en Iberoamérica, en general, lo cual está acelerando procesos que ya se venían gestando desde hace más de una década, aunque la situación actual es tan urgente y apremiante que aún no hay datos ni análisis fiables sobre lo que está ocurriendo. A partir de datos recogidos en los últimos años sobre la caída de la asistencia a conciertos de música en vivo en España, se va delineando la situación actual de la música en general, extrapolable a otras regiones de Iberoamérica, donde ya casi nadie puede vivir directamente de la música; esto es, de la composición, creación o de su interpretación en vivo, como sí solía ocurrir décadas atrás. Esta situación se agrava notablemente en el caso de aquellos/as creadores/as de obras musicales más elaboradas y minoritarias; esto es, las que más recursos requieren en términos de tiempo de trabajo y dedicación, y que suelen ser, además, las más ricas e innovadoras en su aporte en términos estéticos, educativos y culturales. Este es el caso de las llamadas músicas creativas, improvisadas, contemporáneas o experimentales: un amplio abanico que abarca géneros musicales diversos cuyos límites no están delimitados, pero que son los que más están acusando el impacto de la pandemia. El artículo intenta dar una respuesta realista y concreta al primer punto de la convocatoria de este número especial, en relación con la nueva economía digital de la creación y el consumo musical, dada la desaparición de las actuaciones en vivo, y el surgimiento de las redes sociales y las plataformas audiovisuales online como alternativas. Por último, concluye con algunas propuestas para revalorizar la escena de la música en vivo y la situación actual de los/as creadores/as improvisadores/as musicales.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.110
Threshold uncertainty score0.218

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.061
GPT teacher head0.445
Teacher spread0.384 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2021
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