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Enregistrement W3205746928 · doi:10.25038/am.v0i25.446

Like Electronic Techno Music: The Accelerating Rhythms of Collapsing Cryospheric Auralities

2021· article· en· W3205746928 sur OpenAlexfundno aff
Rachel Eta Hill

Notice bibliographique

RevueAM Journal of Art and Media Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésBoomRelevance (law)Futures contractPhenomenonHistoryVisual artsArtGeologyOceanographyEpistemologyPhilosophyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With its mutating cracks, bleeps, and booms, the contemporary cryosphere speaks in accelerating volumes. A number of contemporary artists transform these sounds of collapsing, disappearing ice into broadcastable frequencies. Rather than a remote distance beyond the reach of relevance, these artworks translate the effects of Antarctica’s melting ice into galvanizing sonic affects. These strange sonics make the pre-existing, myriad connections between ice shelves and human selves apparent. This essay surveys the work of artists Andrea Polli, Adrian Wood (in collaboration with glaciologist Grant MacDonald), Luftwerk, and Himali Singh Soin, in order to think through a phenomenon which I call ‘collapsing cryospheric auralities’. More than purely doom-laden dictatics, these sonic artworks strive to propagate hope in equal measure: gestating new trajectories and other futures beyond the seemingly intractable impasses of the present. Article received: April 20, 2021; Article accepted: June 21, 2021; Published online: September 15, 2021; Original scholarly paper

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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