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Enregistrement W2120211473 · doi:10.1017/s1355771808000149

Soundscape Composition as Global Music: Electroacoustic music as soundscape

2008· article· en· W2120211473 sur OpenAlexaff
Barry Truax

Notice bibliographique

RevueOrganised Sound · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoundscapeElectroacoustic musicActive listeningComposition (language)Computer scienceAcousticsVisual artsAestheticsSociologyArtCommunicationSound (geography)Literature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The author covers the background of soundscape composition, as initiated by the World Soundscape Project at Simon Fraser University, and soundscape documentation as an activity that is being increasingly practised worldwide. Today there are two striking manifestations of this work: the increasing globalisation of the electroacoustic community, and the increasing sophistication of digital techniques applied to soundscape composition. In addition, the tradition of listening to environmental soundscapes as if they were music is inverted to suggest listening to electroacoustic music as if it were soundscape. What analytical tools and insights would result? The theoretical concepts introduced in soundscape studies and acoustic communication are summarised and applied first to media and digital gaming environments, noting the extensions of both their sound worlds and the related listening attitudes they provoke in terms of analytical and distracted listening. Traditional approaches to acousmatic and soundscape analysis are compared for their commonalities and differences, the latter being mainly their relative balance of attention towards inner and outer complexity. The types of electroacoustic music most amenable to a soundscape based analysis are suggested, along with brief examples of pieces to which such analysis might be directed.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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

Citations102
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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