Notice bibliographique
Résumé
Speech, music and environmental sound refer to three specialized areas of acoustic communication and its study, and these areas can be regarded as forming a continuum of human aural experience. Although these areas have traditionally been studied separately, there are many factors today pointing to their overlap and interaction. Most obviously, contemporary audio technology has blurred their distinctions by making reproduced speech and music into common environmental sounds, often structured by media and individuals as accompaniment environments. However, the relatively intense affective responses that we regard as the expressions of emotions through speech and music have been studied extensively, but separately, with any equivalent role of environmental sounds largely ignored. Recent advances in brain functioning have begun to suggest that there are underlying mechanisms, related to specific parts of the brain, which can be linked to known psychological responses to both music and speech. One important clue to their relationship is that the emotional (and other) aspects of speech are conveyed by paralanguage (i.e. the nonverbal aspects of vocalization), the parameters for which are closely related to the musical parameters of melody. This paper wishes to extend this current line of research to the neglected area of environmental sound as it is perceived by individuals in context, namely as the soundscape. Soundscape competence, it is argued, co-evolved with the specialized areas of speech and music, and today with the widespread phenomenon of music-as-environment, as well as other media practices, it is useful to re-connect old arguments about music and emotion with contemporary soundscape experience. The paper will be illustrated with both environmental recordings and excerpts of the author’s soundscape compositions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».