MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4286513804 · doi:10.1386/ijcm_00058_1

The effect of affect: The role of affective atmosphere for community music practitioners

2022· article· en· W4286513804 sur OpenAlexaffabout
Mary Abdel-Malek Neil

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Community Music · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtmosphere (unit)Affect (linguistics)Event (particle physics)Perspective (graphical)Agency (philosophy)PsychologySpace (punctuation)Value (mathematics)Social psychologyCognitive psychologyAestheticsSociologyVisual artsCommunicationArtComputer scienceSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are many things stirring within a given community music event. As practitioners, how do we look beyond our planned outcomes to access the unplanned, the unexpected or, as Lee Higgins terms it, the impossible? Understanding affect theory as the social, cultural and psychological manifestation of reactions and emotions arising from encounters between subjects and people, and between people and objects in the environment, this article discusses the value of this theoretical framework to uncover a deeper understanding of the interactions and responses from participants in a community music event. Using a case study of the organization KW Junk Music, I interviewed participants of three junk music events in Kitchener, ON, Canada. The lens of affective atmosphere, described as the atmosphere produced as a result of the intermingling of affects, emotions and sensations within a given space, provides an informative perspective through which to acknowledge the complexities surrounding all stages of a community music event. I argue that the affective atmosphere that emerges out of each event, both by design and by happenstance, has the potential for change, agency and transformation.

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)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,014
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Community MusicMême sujetParticipatory Visual Research MethodsTravaux en français237 207