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Enregistrement W2028271033 · doi:10.1017/s1355771802001085

Linking soundscape composition and acoustic ecology

2002· article· en· W2028271033 sur OpenAlexaboutno aff
Hildegard Westerkamp

Notice bibliographique

RevueOrganised Sound · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoundscapeSurpriseContext (archaeology)Composition (language)Active listeningVariety (cybernetics)SociologyVisual artsStudioAestheticsSound artHistoryComputer scienceSound (geography)AcousticsCommunicationLiteratureArtArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. EXPLORING THE CONNECTION The term soundscape composition did not exist when I started composing with environmental sounds in the mid-1970s. Through a variety of fortunate circumstances and because of what the 1970s were in Vancouver and Canada - artistically inspiring and moneys were available for adventurous and culturally, socially, politically progressive projects - I had discovered that environmental sounds were the perfect compositional ‘language’ for me. I had learnt much while working with the World Soundscape Project at Simon Fraser University, about listening, about the properties of sound, about noise, the issues we face regarding the quality of the sound environment and much more. This in combination with learning to record and to work with analog technology in the sonic studio allowed me to speak with sound in a way I found irresistible. In addition, the start-up of Vancouver Co-operative Radio gave us the - at that time rare - opportunity to broadcast our work. It was a place where cultural exploration and political activism could meet. It was from within this exciting context of ecological concern for the soundscape and the availability of an alternate media outlet that my compositional work - now often called soundscape composition - emerged. And it came as a surprise to me, as I had never thought of composing nor of broadcasting as a professional choice in my life.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations229
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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