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Enregistrement W2143624158 · doi:10.1080/07494467.2014.906698

<i>Audible Ecosystemics</i>as Artefactual Assemblages: Thoughts on Making and Knowing Prompted by Practical Investigation of Di Scipio's Work

2014· article· en· W2143624158 sur OpenAlexfundno aff
Owen Green

Notice bibliographique

RevueContemporary Music Review · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of EdinburghMcMaster University
Mots-clésCraftConversationNegotiationMusicalAestheticsSociologyKey (lock)Social practiceVisual artsArtCommunicationComputer scienceSocial sciencePerformance artArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractBy exploring Di Scipio's Audible Ecosystemics through the optic of a succession of practical student projects we see that the processes and forces involved in the making can in turn be viewed as an ecosystem. Some key aspects of this revolve around the ways in which technical and social matters interweave in practice—such as negotiating transitions between coding and practising—and how musical identities and design choices can interact. I draw from this the thought that the dynamics of the negotiation between the technical and social are a key aspect of electronic musical craft, but that this topic remains sparsely accounted for in our discourse. I suggest that devising better means of articulating about such negotiations—and about practice more generally—is a way in which practice-led research in this area can contribute usefully to the wider endeavour of musical research.Keywords: Di ScipioEcosystemsPractice-Led ResearchMaking AcknowledgementsMany thanks to the students who have participated in the Emergent Sonorities projects at the University of Edinburgh for being such good sports, and to Agostino Di Scipio for being so generous with his time and materials (to the students as well as to myself).Notes[1] Or perhaps the narrowness of what seems exciting. It could be that mixers, loudspeakers and microphones, for instance, feel like known, predictable entities.[2] An unpublished 2008 recording of Background Noise Study (Di Scipio, Citation2008) also starts against a texture of conversation. As with the performance by the students, it seems to take somewhat longer to settle in to itself. Partly, one may speculate, because the initial amplified sounds are not sufficiently different from the chatter to alert the crowd that something is happening, and partly because the starting sound level is so far above what the system 'expects' that the transitions necessary to trigger transformative processes will be forestalled. Rather than taking this to be problematic, it may be more interesting to view Background Noise Study as being sensitive to socio-musical context …

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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