The Effects of Network Delay on Tempo in Musical Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Internet-based collaborative networking applications, such as instant messaging, voice-over-IP telephony, and social networking, have displaced traditional communication services and redefined social interaction. The Internet has also transformed the music industry, revolutionizing the way music is distributed and marketed. Yet despite these two powerful trends, the intersection—where collaboration and music meet in online musicmaking—has remained merely a curiosity. Why? Artistically pleasing online audio collaboration requires network delay less than that encountered typically in the Internet. The bandwidth required for high-quality audio exceeds the bandwidth that is generally available on consumer-oriented broadband access (cable and digital subscriber line [DSL]) systems. The emergence of Web 2.0, broadly defined as Web-based communities such as social-networking sites that facilitate sharing of ideas among Web users, has been significant for many existing online communities. One such community, made up of real-time Web-based music collaborators using systems for networked musical performance (NMP), is in its infancy. An online NMP application lets musicians from across the globe play together over the Internet, as if they were together in a studio. With online music-making (either improvisatory or strictly notated), musicians can create ensembles without location bounds, searching for musicians around the world. The quality of the user’s experience is critical to the success of this Web application. However, because performing artists are highly sensitive to delay, network latency affects the quality of the user experience of online music-making. To achieve a good user experience the latency over the network has to be within reasonable bounds. If the delay is excessive, then the musicians will not be
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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