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Enregistrement W2730509578 · doi:10.18438/b86078

Connecting Music and Place: Exploring Library Collection Data Using Geo-visualizations

2017· article· en· W2730509578 sur OpenAlexafffundvenueabout
Carolyn Doi

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésChoirVisualizationComputer scienceWorld Wide WebGeospatial analysisMetadataMusicalPopulationInformation retrievalCartographyGeographyVisual artsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives – This project had two stated objectives: 1) to compare the location and concentration of Saskatchewan-based large ensembles (bands, orchestras, choirs) within the province, with the intention to draw conclusions about the history of community-based musical activity within the province; and 2) to enable location-based browsing of Saskatchewan music materials through an interactive search interface. Methods – Data was harvested from MARC metadata found in the library catalogue for a special collection of Saskatchewan music at the University of Saskatchewan. Microsoft Excel and OpenRefine were used to screen, clean, and enhance the dataset. Data was imported into ArcGIS software, where it was plotted using a geo-visualization showing location and concentrations of musical activity by large ensembles within the province. The geo-visualization also allows users to filter results based on the ensemble type (band, orchestra, or choir). Results – The geo-visualization shows that albums from large community ensembles appear across the province, in cities and towns of all sizes. The ensembles are concentrated in the southern portion of the province and there is a correlation between population density and ensemble location. Choral ensembles are more prevalent than bands and orchestras, and appear more widely across the province, whereas bands and orchestras are concentrated around larger centres. Conclusions – Library catalogue data contains unique information for research based on special collections, though additional cleaning is needed. Using geospatial visualizations to navigate collections allows for more intuitive searching by location, and allow users to compare facets. While not appropriate for all kinds of searching, maps are useful for browsing and for location-based searches. Information is displayed in a visual way that allows users to explore and connect with other platforms for more information.

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,521
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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,169 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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