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Enregistrement W3096996995 · doi:10.3138/ctr.184.002

Environmental Sound and Urban Noise: Ben Rubin and Jer Thorp’s <i>Herald/Harbinger</i>

2020· article· en· W3096996995 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Susan Bennett

Notice bibliographique

RevueCanadian Theatre Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoryConversationAnthropoceneSound (geography)DowntownGlacierIndigenousMedia studiesEnvironmental ethicsEngineeringArt historyVisual artsArchaeologyGeographyArtSociologyGeologyOceanographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Environmental Sound and Urban Noise” looks at the impact of sound in the experience of Ben Rubin and Jer Thorp’s Herald/Harbinger. This work by two New York-based artists is installed in the centre of the Calgary city downtown to invoke, in Thorp’s words, “a long-distance conversation between a glacier and a city.” Real-time data is collected from geophones embedded into the Bow Glacier, some 220 km west of Calgary. The data is then translated into aural form (by way of an algorithm devised by Rubin and Thorp) and relayed via satellite, with a mere 5-minute delay, to a sixteen-channel speaker installation located on the forecourt of the city’s tallest building, Brookfield Place. The installation at once provides a place of repose and an injunction to listen. The glacier’s soundtrack heralds the past and the present, the Pleistocene and the Anthropocene eras, Indigenous and settler populations, natural and built environments. At the same time, the installation is a harbinger, asking its audiences to listen to where our climate crisis seems destined to go. The “conversation” hailed by Herald/Harbinger is all the more poignant and most certainly urgent in a city whose economic prosperity remains overdetermined by the fossil fuel industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,143 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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
Publié2020
Routes d'admission2
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