MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4223995901 · doi:10.3390/su14084559

Festivals and Events as Everyday Life in Montreal’s Entertainment District

2022· article· en· W4223995901 sur OpenAlexafffundabout
Edda Bild, Daniel Steele, Catherine Guastavino

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMitacsMcGill University
Mots-clésEntertainmentVitalityFraming (construction)Everyday lifeDiversity (politics)SoundscapeExpansiveSociologyGeographyPsychologyMedia studiesAdvertisingPolitical scienceVisual artsArtBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cities struggle to balance vitality and livability, and noise is at the center of many of these debates. Preconceived ideas on the sonic expectations and needs of groups of city users can be misleading, particularly in entertainment districts such as the Quartier des Spectacles in Montreal (CA). We investigated what life was like in QDS for its year-round users during the 2019 festival season (the last before the COVID-19 pandemic), building on insights from residents, workers and visitors collected through online surveys. Respondents described an overall positive view of their district marked by a diversity of experiences and frustrations, with subtle intragroup differences between residents and workers. Age was an important variable framing these experiences, but unexpectedly, older respondents enjoyed their life in QDS just as much as younger users. Dissatisfaction with residing or working in QDS was rarely geared toward the frequency or loudness of festivals, but rather to other everyday life situations. Emergent from the data, we argued for the development of soundscape personas to refer to typologies of users whose experiences differ in terms of sonic priorities and evaluations. Our findings could inform strategies for organizing large events in urban areas, maintaining an awareness of diversity of users.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetNoise Effects and ManagementTravaux en français237 207