MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321219279 · doi:10.1177/14614448231154568

Serendipity on radio and streaming: Between musical discovery and recognition

2023· article· en· W4321219279 sur OpenAlexaff
Marcelo Kischinhevsky, Gustavo Ferreira, Itala Maduell Vieira

Notice bibliographique

RevueNew Media & Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerendipityContext (archaeology)MusicalActive listeningAgency (philosophy)Computer scienceSociologyMultimediaVisual artsCommunicationEpistemologySocial scienceHistoryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article seeks to discuss, within the scope of radio and audio media studies, how serendipity articulates discovery, memory and recognition, standing at the heart of current Music Streaming Platforms’ rhetoric and musical culture. Fortuitous discovery mobilizes affections and helps to build bonds (either with platforms or radio stations), representing a major role in music innovation and circulation. Combining a range of current Global South references with critical theories on media and memory, we address similarities and differences between music programming and curation on radio and streaming, refuting computer scientists’ ambition to engineer serendipitous experiences and highlighting that serendipity must be correlated with the listeners’ sociocultural background. We conclude that acknowledging the complexity of serendipity opens doors for thinking of critical issues concerning musical consumption, conditions of listening, identity, representation and audio media agency. These are central themes in restructuring of the music industry, in a context of platformization.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,673

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew Media & SocietyMême sujetMusic History and CultureTravaux en français237 207