I andan av Paul Chambers 1957-59 – bebop-frasering och musikaliska verktyg för kontrabasister.
Bibliographic record
Abstract
Syftet i mitt arbete var att bygga upp en databas av musikaliska verktyg utifrån kontrabasisten Paul Chambers musikaliska språk och under åren 1957 till 1959.I arbetsprocess har jag själv transkriberat och även studerat andras transkriptioner på ett antal välkända Paul Chambers-låtar, detta för att få ett musikaliskt facit av data som jag kunde gå tillbaka till och konsultera för information när jag sedan skuggspelade och analyserade.Jag har använt mig av dessa ovan nämnda metoder för att bygga en databas att aktivt arbeta med. Arbetet mynnade ut i en konsert där jag tillsammans med en grupp musiker framförde låtar utvalda av mig i andan av Paul Chambers. Konserten spelades in för att ytterligare kunna analyseras tillsammans med mina medmusiker. Detta för att diskutera, reflektera och få respons på mitt spelande och huruvida jag uppnått målet med arbetet.Genom intensiv lyssning, transkribering, skuggspelning och diskussion har jag kommit fram till att Paul Chambers frasering går att efterlikna till viss del, men som varje musikers röst är den unik. Härmandet av Paul Chambers frasering har blivit ett verktyg för att utveckla min egen musikaliska identitet istället för att bli en kopia av Paul Chambers.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.074 | 0.021 |
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".