Techniques rythmiques et mélodiques de la musique en langue des signes
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, je soutiens que la surdité n’est pas un déficit pour l’expérience musicale ; elle est plutôt une source de capacité musicale. Je le fais en résumant certaines des différentes techniques utilisées par les musicien·ne·s Sourd·e·s qui créent de la musique dans une langue signée. Je me concentre sur la façon dont les musicien·ne·s signant·e·s ont recours à différents types de mouvements pour créer le rythme, et utilisent le mouvement de leur corps dans l’espace pour créer un sens de la mélodie. Dans la musique signée, le rythme est créé par un moyen visuel tactile, plutôt que sonore. Plus précisément, il est créé par le mouvement des mains, du corps, du visage et de la tête. La mélodie, quant à elle, implique le mouvement dirigé et volontaire du corps dans l’espace gestuel des signes, qui utilise les mouvements et les immobilisations afin de créer des lignes dynamiques et cinétiques. J’explore ces concepts à l’aide d’exemples de musique rap signée par l’artiste Sean Forbes, et une reprise en asl de la chanson Blown Away de Carrie Underwood par Rosa Lee Timm.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".