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Enregistrement W4303614555 · doi:10.7202/1091903ar

Nervous Systems—Composing Unruliness in the Technosphere

2022· article· en· W4303614555 sur OpenAlexvenueno aff
Stefan A. Maier

Notice bibliographique

RevueCircuit Musiques contemporaines · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCybernetics and Technology in Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropoceneNormativeWork (physics)VagrancyCognitive scienceComputer scienceSociologyPsychologyEpistemologyEnvironmental ethicsEngineeringLawPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proceeding from the contention that the dawn of the Anthropocene may have as much to do with our relationship to technology as it does with climate change, Stefan Maier discusses recent work that explores the unruly behaviours of particular sound technologies. As a foil to functionalist accounts of technology—accounts that attempt to understand technology entirely through the lens of normative utility—Maier discusses his idiosyncratic treatment of instruments, sound-systems and software. Here, tools are mined for their alien(ating) potential—the capacity of certain technologies to project well beyond their designated use, often to monstrous ends. In particular, Maier discusses his recent multi-media installation Deviant Chain (2019), which uses a machine-learning-driven speech-synthesizer to generate abject, nonsensical speech. These machinic glossolalia form the basis for a constructed language, which features extensively in the work.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,170 · 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
Publié2022
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