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Record W7162009075 · doi:10.82308/27322

Temporal asymmetries in the fiddle music of Oliver Schroer

2022· dissertation· en· W7162009075 on OpenAlexaboutno aff
Jacob Degroot-Maggetti

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicLiterature, Musicology, and Cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPeriod (music)Video recordingSpace (punctuation)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Oliver Schroer (1956-2008) était un violoneux et compositeur canadien. L’originalité de sa musique, ses activités pédagogiques ainsi que sa position particulière au sein de la communauté des musiciens traditionnels ont déjà soulevé l’intérêt de plusieurs chercheurs. Cependant, aucun travail d’analyse théorique de sa musique n’a été entrepris en profondeur jusqu'ici.Cette thèse se penche sur huit enregistrements de Schroer—« Bright Eyes », « Into the Sun », « Horseshoes and Rainbows », « Chel's Bells », « Before Dreaming », « The Hub of the Wheel », « Tightrope in Space », and « The Humours of Aristotle »—tirés de cinq de ses albums—Jigzup, Whirled, A Million Stars, Hymns and Hers et Smithers. Les analyses qui y sont présentées s’appuient essentiellement sur plusieurs théories du rythme et du mètre, ainsi que sur des théories portant plus précisément sur la structure des phrases en musique traditionnelle. Elles abordent également les questions de tonalité/modalité dans les pièces de violoneux et les caractéristiques musicales des traditions irlandaises, écossaises, « Old Time » canadiennes, québécoises, balkaniques et scandinaves. Le lecteur trouvera dans cette thèse les transcriptions de plusieurs œuvres de Schroer accompagnées de leur analyse. Une caractéristique remarquable de ses enregistrements est l’emploi de l’asymétrie à toutes les échelles de temps, dont l’étendue contraste avec les différentes traditions dont il s’est inspiré

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)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.029

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.277 · 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 designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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