Sonata for Piano no. 1 op. 22 Bagian IV oleh Alberto Ginastera dalam Kajian Musikologi
Bibliographic record
Abstract
Studi ini membahas analisis bentuk, motif dan teknik permainan pada Sonata for Piano No. 1 Op. 22 bagian IV karya Alberto Ginastera. Penelitian sebelumnya yang ditulis Y. Lin yang membahas sonata terkait hanya berfokus pada wilayah teknik dan menggunakan subjek dari pianis Eropa. Sedangkan penelitian ini tidak hanya berfokus pada teknik sebagai kajian utamanya melainkan juga melakukan analisis struktur dan bentuk. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dan menjelaskannya kedalam bentuk deskriptif. Masalah utama pada Sonata terkait dari segi teknik yaitu, teknik Jumping dimana pada teknik tersebut jarak lompatannya sangat jauh yang membutuhkan keterampilan tinggi. Penelitian ini dilakukan dengan analisis bentuk, motif dan teknik, serta memberikan solusi bagaimana cara melatih teknik-teknik yang terdapat pada sonata terkait. Penelitian ini menemukan bahwa pada Sonata terkait menggunakan bentuk Rondo jenis ketiga yaitu, A-B-C-A’B’- A’’B’’. Sedangkan pada motif ditemukan tujuh motif yang terdapat pada Sonata terkait. Pada teknik permainan terdapat setidaknya 5 jenis teknik permainan. Teknik-teknik tersebut adalah: (1) Tangga nada, (2) Kromatis, (3) Jumping, (4) Oktaf, (5) Block chord.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.101 | 0.025 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".