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Enregistrement W2509010837 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199841547.013.40

Sculpting Image and Sound

2016· book· en· W2509010837 sur OpenAlexaboutno aff
Cornelia Lund

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2016
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueVisual Culture and Art Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Relation (database)Movie theaterVisual artsPerformativityMultimediaSound (geography)Surround soundDigital mediaSound recording and reproductionComputer scienceArtSociologyAcousticsHistoryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital technology increasingly has offered new possibilities of combining audio and visual elements, be it in live performances, installations, or videos. The Canadian artist and musician Herman Kolgen plays the different genres like a virtuoso, exploring overarching themes in audiovisual performances as well as audiovisual installations. This chapter offers a case study that takes Kolgen’s work as an example of artistic production that pushes its investigation of audiovisual combinations in different directions by its flexible use of analog and digital media formats. The chapter first discusses the status of Kolgen’s work in terms of categories of audiovisual production such as<italic>visual music, live cinema</italic>, and<italic>sound art</italic>. It then focuses on an analysis of his work under three aspects: exploration of media formats, use of technology, and relation to performance and performativity. At the same time, the chapter situates Kolgen’s work in the wider context of audiovisual art.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,181 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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