Personal soundtracks on public transit : personal listening devices and socio-spatial negotiations of students' bus journeys
Notice bibliographique
Résumé
One way of exploring the power of sound in the experience and constitution of space is \nthrough the phenomenon of personal listening devices (PLDs) in public environments. In this \nthesis, I draw from in-depth interviews with eleven Brock University students in S1. \nCatharines, Ontario, to show how PLDs (such as MP3 players like the iPod) are used to \ncreate personalized soundscapes and mediate their public transit journeys. I discuss how my \ninterview participants experience the space-time of public transit, and show how PLDs are \nused to mediate these experiences in acoustic and non-acoustic ways. PLD use demonstrates \nthat acoustic and environmental experiences are co-constitutive, which highlights a \nkinaesthetic quality of the transit-space. My empirical findings show that PLDs transform \nspace, particularly by overlapping public and private appropriations of the bus. I use these \nempirical findings to discuss the PLD phenomenon in the theoretical context of spatiality, \nand more specifically, acoustic space. J develop the ontological notion of acoustic space, \nstating that space shares many of the properties of sound, and argue that sound is a rich \nepistemological tool for understanding and explaining our everyday experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».