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Enregistrement W3201879712 · doi:10.4000/cadernosaa.3783

Too Many Sounds, Too Many Sensations: Shifting Bodies Towards a Viral Being

2021· article· en· W3201879712 sur OpenAlexaff
Vishwaveda Joshi, Ira Famarin

Notice bibliographique

RevueCadernos de arte e antropologia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArtistic and Creative Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraxisSolidaritySound (geography)AestheticsJournaling file systemFeelingEpistemologyHuman bodyMovement (music)SociologyPsychologyPhilosophyComputer scienceAcousticsPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through this article we present an experimental method that focuses on attuning our bodies to other bodies, human and more-than-human, through sound. We suggest sounded thinking as a way to think beyond the dualisms of a thinking versus feeling body, and as a form of transindividual solidarity in times of uncertainty. Methodologically, we draw from Robin Nelson’s idea of going against the primacy of data and evidence-based methods to propose a collaborative practice of Sound Journaling and a Sounded Improv that implicates our sounding human bodies with other sounding bodies, human, beyond human and material, as instruments of research in an attempt to situate this practice-based research inquiry as a resonance between theory and practice as praxis (Nelson, 2015). In our analysis, sound, bodies, and movement become focal points through which we attempt to parse what sounded thinking is and how it can be taken up in the everyday.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
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