Der Musikerdiskurs: zwischen Image, Kunst und Konventionen : eine diskursanalytische Untersuchung des Künstlers am Beispiel von Boards of Canada
Bibliographic record
Abstract
Diese Arbeit verfolgt das Ziel einen Künstlerdiskurs im Bereich der Intelligent Dance Music sichtbar werden zu lassen. Dafür werden folgende Forschungsfragen gestellt: Was zeichnet einen Künstlerdiskurs aus und in welchem Verhältnis stehen Image und Künstlerdiskurs? Um den Künstlerdiskurs an die Oberfläche treten zu lassen, werden Zeitungsartikel zwischen 1997 und 2005, die das schottische Duo Boards of Canada abdruckten, untersucht. Die Berichterstattung über diese Band statuiert ein Exempel, das zeigt, wie der Künstlerdiskurs in Erscheinung treten kann. Die theoretische Rahmung bilden Michel Foucault, Rainer Diaz-Bone und Silke Borgstedt. Für diese Arbeit wird die Methode der Diskursanalyse nach Jäger hinzugezogen, die sich an Äußerungen der Band sowie Aussagen über das Duo orientiert. Der Interpretationsteil zeigt, dass in den untersuchten Special-Interest-Zeitschriften ein Künstlerdiskurs in Erscheinung tritt. Abschließend werden Kriterien eines Künstlerdiskurs aufgelistet, wodurch die Komplexität zu anderen Diskurssträngen sichtbar wird. Künstlerdiskurs und Image bedingen sich gegenseitig und stehen damit in Zusammenhang.
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 | 0.006 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".