MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7038789100

İskandinav bestecilerinin 21.yy. piyano müziğindeki yeri

2023· dissertation· tr· W7038789100 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueTrakya University's Institutional Open Access System (Trakya University) · 2023
Typedissertation
Languagetr
FieldDecision Sciences
TopicRisk and Portfolio Optimization
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSubject (documents)Quarter (Canadian coin)LatvianWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Klasik Batı Müziği’nin gelişimi yüzyıllara dayanmıştır. Çoğunlukla Avrupa’da gelişen müzik akımları, ilerleyen yüzyıllarla birlikte müziğin gelişimine katkı sunan pek çok yenilik ve değişim yaşamıştır. Bu yenilikler bestecilik ve icra alanlarında yeni yolların açılmasını sağlamıştır. Özellikle 20. yy. ve 21. yy. da teknolojinin hızlı bir gelişim göstermesi, müzikte tonalitenin ve diğer geleneksel öğelerin terk edilmeye başlanmasının ardından, yeni tınıların arayışını ön plana çıkartmıştır. 20. yy. ın sonuna geldiğimizde elektoakustik müzik alanında yapılan çalışmalar göze çarpmıştır. \nİskandinav Müziği denilince akla ilk gelen besteci ve müzisyenler arasında Edward Grieg, Carl Nielsen ve Jean Sibelius yer almıştır. 2. Dünya Savaşı, İskandinav Müziği’nin gelişimi için önemli bir dönüm noktası olmuştur. Bu dönüm noktası İskandinav Müziği’nin kendi coğrafyaları dışında başta Avrupa olmak üzere birçok coğrafyaya yayılmasını sağlamıştır. \nBu çalışma, 1843 – günümüz arasında yaşamış ve yaşıyor olan İskandinav bestecilerinin 21. yy. piyano müziği ve piyano repertuvarı için önemli gelişim basamakları oluşturan bestelerinin yaratım süreçlerinin tarihsel, müzikal ve icra bakımından incelenmesinden oluşmuştur. Günümüz piyanistlerin Avrupa’da gelişen müzik akımları ve üç büyük ekol (Alman – Fransız – Rus) dışında İskandinav müzik kültürünün ve İskandinav bestecilerin eserlerinin örnek yazılı bir kaynak oluşturmasıyla birlikte, icra bakımından da piyano öğrencilerinin ve ülkemizdeki piyanistlerin repertuvarları için kullanacakları bir kaynak olması amaçlanmıştır.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.124
Threshold uncertainty score0.413

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.1240.041

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 head0.135
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.243 · 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
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueTrakya University's Institutional Open Access System (Trakya University)Same topicRisk and Portfolio OptimizationFrench-language works237,207