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Enregistrement W4214550183 · doi:10.3138/uhr-2020-0006

Railways and the Urban Soundscape: Montreal, 1850s–1950s

2022· article· en· W4214550183 sur OpenAlexaffvenueabout
Jarrett Rudy, Magda Fahrni, Nicolas Kenny

Notice bibliographique

RevueUrban History Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFrench Literature and Poetry
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversité du Québec à MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoundscapeTrainActive listeningSpace (punctuation)HistorySociologySound (geography)Visual artsMedia studiesArchaeologyCommunicationAcousticsLinguisticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work on the history of railways has focused on the ways in which they changed the experience of space. Studies of urban settings have examined the role of railway tracks in delineating and reaffirming identities of class and ethnicity; they have also looked at the housing and neighborhoods that grew up around railway yards. This article contributes to the literature on railways and urban space by exploring the meanings of train sounds, in particular those produced by bells and steam whistles, in Montreal. The sounds made by trains were among the loudest to arrive in the 19th-century world, and had a particularly dramatic impact upon urban areas. Train whistles and bells had diverse meanings, depending on the precise moment and place at which they were sounded, the duration of the sound, and who was listening. These meanings were integrated into various forms of urban knowledge, and constituted one element of what historian David Garrioch calls “a semiotic system,” part of a larger “urban information system.” This article explores the confrontation between two interpretations of the sounds made by train bells and steam whistles in the region of Montreal between 1850 and 1950, namely, the conflicts between those who saw bells and whistles as elements of a language of safety for railway workers and city dwellers, on the one hand, and, on the other, those who increasingly viewed them as an unwelcome source of urban noise.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,984

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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