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Enregistrement W4245174661 · doi:10.21785/icad2021.027

Network Sonification and the Algorhythmics of Everyday Life

2021· article· en· W4245174661 sur OpenAlexaff
Tracey El Hajj

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Communication, and Education
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSonificationMateriality (auditing)Active listeningComputer scienceHuman–computer interactionEveryday lifeAestheticsSociologyCommunicationArtEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, public concern with the extent to which they influence people’s routines, and how much they affect cultures and societies, has grown substantially. This paper argues that, by listening to networks, people can begin to apprehend, and even comprehend, the complex, ostensibly “magical” nature of network communications. One problem is that listening semantically to networks is incredibly difficult, if not impossible. Networks are very noisy, and they do not, for instance, use alphabetic language for internal or external communication. For the purpose of interpreting networks, I propose “tactical network sonification” (TNS), a technique that focuses on making the materiality of networks sensibly accessible to the general public, especially people who are not technology experts. Using an electromagnetic transduction device—Shintaro Miyazaki and Martin Howse’s Detektor—TNS results in crowded sound clips that represent the complexity of network infrastructure, through the many overlapping rhythms and layers of sound that each clip contains.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,270 · 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'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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