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Enregistrement W3206570633 · doi:10.1017/rma.2021.18

Music, Noise and Conflict: Sociotechnical Imaginaries, Acoustic Agency and Ontological Assumptions about Sound

2021· article· en· W3206570633 sur OpenAlexafffund
Luis Velasco-Pufleau

Notice bibliographique

RevueJournal of the Royal Musical Association · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesSchulich School of MusicMcGill University
Mots-clésAgency (philosophy)Sociotechnical systemSound (geography)Content (measure theory)Noise (video)Action (physics)SociologyAcousticsComputer scienceSocial scienceArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a 1969 interview, the Italian composer Luigi Nono stated that, 'If a score cannot provoke or incite revolution, it can contribute to it by participating in intellectual and revolutionary hegemony.' 1 Drawing on the work of Antonio Gramsci, Nono considered composers as intellectual workers with a responsibility to catalyse or amplify the social struggles of their times through the technical means and material employed in their works.2 The scores, tapes or concerts were sites of action and representation of revolutionary struggles: 'A score can mature and evolve into direct and concrete participation of the struggle, which can be confronted and transposed into the score.' 3 He believed that the musical experience was capable of reconfiguring reality through dual listeningthe composer's listening to revolutionary struggle, and audiences' listening to the resulting musical works.Furthermore, Nono proposed a direct link between technology, hegemony and the use of sonic archives.As I have examined elsewhere, in the 1960s and the early 1970s Nono believed

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0130,127
Communication savante0,0180,014
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,180 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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