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Record W635638853 · doi:10.71781/4338

The Wolf and the Whale: aesthetic relationships between electroacoustic music and poetry inspired by the Canadian landscape

2014· dissertation· en· W635638853 on OpenAlexaboutno aff
Theo Mathien

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languageen
FieldArts and Humanities
TopicDiverse Musicological Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoetryWhaleElectroacoustic musicArtVisual artsLiteratureAestheticsEcologyMusical

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente thèse explore les relations esthétiques entre la poésie et la musique. Elle examine les éléments qui unissent et qui différencient les deux formes d’art, en mettant l’accent sur les caractéristiques que la poésie contemporaine et la musique électroacoustique ont en commun. Pour tenter d’expliquer la façon dont les caractéristiques de la poésie peuvent servir d’outil de composition musicale, ce document s’appuie sur des recherches récentes et plus anciennes concernant la musique et le récit, l’esthétique des musiques électroacoustiques, la psychoacoustique, la poétique, la sémiologie, la linguistique ainsi que l’histoire de la poésie et de la musique. Cette approche globale présente une analogie entre le son environnemental et le mot poétique, communicateur d’image, de sentiment et d’histoire qui, lorsque recontextualisé en musique, peut à la fois transmettre et provoquer des émotions. En effet, dans la musique électroacoustique, le son environnemental peut détailler de manière explicite les caractéristiques d’un espace acoustique réel; cependant, grâce à la transformation créée par le traitement du signal, le son peut également passer du côté abstrait. Ce mouvement entre les sons perçus comme réels et ceux perçus comme abstraits se compare à celui observé dans la poésie contemporaine. Les deux formes d’art peuvent également exprimer un sens littéral et symbolique. La présente thèse cherche à définir la façon dont ces éléments communs, entre autres, permettent de surmonter les obstacles intercommunicationnels naturellement entraînés par les différences syntaxiques entre la poésie et la musique afin de permettre une interprétation associative de la poésie en musique. La thèse se termine par l’analyse musicale de quatre compositions, dont trois ont été créées grâce au soutien du Conseil des arts du Canada. Ces trois pièces, qui forment le noyau de mon doctorat, exemplifient la musique inspirée par la poésie et composée à partir d’enregistrements de sons environnementaux. Trois œuvres des poètes canadiens John Steffler, Don Domanski et Marilyn Dumont évoquent les différentes régions du Canada d’où les enregistrements sont tirés. Ces poèmes, variés sur le plan esthétique, utilisent un langage distinct pour décrire la diversité de l’écologie canadienne moderne. Le contenu de chaque poème, de concert avec mon propre souvenir empirique des environnements qui font l’objet des enregistrements, est la source d’inspiration principale de la musique. La quatrième pièce utilise également la poésie comme base de la composition; il s’agit toutefois d’une œuvre antérieure, moins axée sur l’exploitation du potentiel de l’enregistrement de sons environnementaux pour créer une œuvre musicale représentative d’une imagerie poétique portant sur un lieu précis. Elle est présentée à titre d’exemple de l’évolution de mes stratégies et de mes préoccupations compositionnelles.

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: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.328
Threshold uncertainty score0.661

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0070.013
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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.

Opus teacher head0.085
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.159 · 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
GenreOther

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

Citations0
Published2014
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