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Enregistrement W3021693947

Music in the City. Below the Radar podcast

2019· article· en· W3021693947 sur OpenAlexaboutno aff
Jarrett Martineau, Am Johal

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRadio, Podcasts, and Digital Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadarHistoryVisual artsComputer scienceSociologyMedia studiesArtTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How well do you know the local music scene in Vancouver? On this episode of Below the Radar, we sit down with Jarrett Martineau, a figure who is very well acquainted with the music scene both locally and abroad. On a local level, Jarrett works as the Music Planner for the City of Vancouver, where he works hard to support the Vancouver music scene and all aspects within that. He is also the host of Reclaimed, which is a weekly series on CBC Music that explores the many worlds of contemporary Indigenous music. In this conversation, we talk to Jarrett about how affordability affects available venues, the diverse array of music being created within the city, and the power of providing the platform of radio to early career musicians.\nTo learn more about CBC’s Reclaimed, you can visit their website here: www.cbc.ca/mediacentre/program/reclaimed. You can also learn more about the Culture|Shift Plan for the City of Vancouver here: vancouver.ca/parks-recreation-c…culture-shift.aspx.\nBack in October, we collaborated with Jarrett on an events at SFU Woodward’s called “Songs of the Land: Tracing Global Pathways in Indigenous Music”. You can listen to the audio for that talk here: Sfuw-community-engagement – Songs-of-the-land.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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