Bibliographic record
Abstract
Cette thèse présente une façon révisé pour les théoriciens de la musique à concevoir à l’interprétation, telle que perçu à travers des oeuvres pédagogiques par les interprètes connus d’histoire et d’aujourd’hui. Dans le premier chapitre, j’expose les grands lignes de mon approche théorique, par répondre aux critiques influents d’analyse et performance (Cook 1999, 2013; Rink 1990, 2002). Dans le deuxième chapitre, j’examine quelques traités instrumental par des musiciens connu d’Allemagne du fin du 18e siècle, construisant une « théorie du phrasé » rudimentaire sur la base de leurs approches au mètre. Le troisième chapitre prend en considération le traitement du phrasé par Hugo Riemann, et ses première théorie du mètre (Riemann 1884) et ses tentatives de réformer la notation musicale par ses “éditions phrasées” des sonates de piano de Beethoven. Le quatrième chapitre examine deux contributions modernes à la « théorie du phrasé » par des specialists connus des instruments à vent (Pay 1996; McGill, 2007) qui pourrait être compris comme des successeurs aux approches examinés dans les deuxièmes et troisièmes chapitres
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".