Sound Stories: A Context-Based Study of Everyday Listening to Augmented Soundscapes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With an increasing number of everyday operations and communications becoming both automated and autonomous, ambient intelligent soundscapes are transforming to accommodate additional sonic feedback, and with it, new frameworks of listening. While this type of research and design of audio augmented technology is not new, the impact pre-existing acoustic environments upon listeners’ sense-making activities is rarely considered holistically. Much of the study into the design of effective auditory displays focuses on perceptual acuity and correct source identification, often at the expense of understanding the context of meaning-making. This paper presents a study involving 70 participants who listened to unidentified audio recordings of two archetypal everyday urban sound environments naturally containing artificial signals as well as typical sounds. Using a ThinkAloud protocol we investigated listeners’ approaches to meaning-making in both semantic and temporal dimensions. Through a semantic content analysis, we articulate five aspects of sonic meaning-making: spatial, descriptive, experiential, associational and narrative. We further analyse the use of these perceptual elements on a temporal plane, in order to investigate how listeners construct a narrative of what they hear in real-time, naturally evolving as each subsequent sound event is interpreted. Results suggest that while listeners attend to sound events and spatial characteristics of a sound environment at the beginning of a new listening situation, as the soundscape unfolds they utilize associations and familiarity in order to place individual sounds into increasingly coherent narratives. Finally, we suggest that this approach could provide sound designers and human–computer interaction specialists with a model for investigating the context aspects of a soundscape more holistically, allowing them to evaluate the effect of any new designed sounds prior to introduction into real-world environments.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle