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Enregistrement W4381786710 · doi:10.1080/20539320.2022.2143652

Compression and Noise

2022· article· en· W4381786710 sur OpenAlexaff
M. Curtis Allen

Notice bibliographique

RevueJournal of Aesthetics and Phenomenology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCybernetics and Technology in Society
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNoise (video)Data compressionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compression is an essential technique used across diverse information systems, one in which supposedly redundant or superfluous information is minimized or eliminated in order to make the storage, transmission, or reception of other information more legible or efficient. Compression is involved in everything from computer data storage (encoding) and efficient computational processes (floating point arithmetic) to the formatting of media (telephony, radio, streaming) or the engineering and circulation of sound and image (dynamic compression of volume, jpeg resolution). Beyond any particular technical implementation, though, compression names the peculiar perceptual regime of late modernity—it is our percepteme, our episteme. As Galloway and LaRivière (2017) have noted—everything is compressed, from the logic of digital computers to our attention spans. Yet, if compression designates the essence of experience today, it is precisely in response to a complementary concept of noise. Noise is the lived affect of our material conditions which cannot be made significant to us: not only the literal acoustic noise of late modernity (the waste-product of technologies which hang over perceptual spaces like smog hangs over cities) but, perhaps more critically, compression emerges to cope with a new, properly “cognitive complexity” embodied in the unprecedented entanglement and mediation of social relations through the technical/computational unfolding of the value-form of capital. Such complexity—lying beyond the grasp of any human individual—is logistically offloaded onto the nootechnical externalizations associated with, for instance, AI algorithms. On the other hand, it is individuated in experience as noise. Because such noise is perceptually intractable, compression becomes the necessary shape of our aesthesis, one that rigorously flattens the available modalities of experience/value—yet giving birth to new forms of abstraction, perception, and thought. While several thinkers—notably, Jason LaRivière and Cécile Malaspina—have brilliantly elaborated each concept on its own, I argue that they can only be properly situated through each other. In order to do this, I combine computational and information theory, philosophy, media and cultural theory, as well as political economy with concrete domains where compression and noise articulate the phenomenological stakes for aesthetics today.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,013

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,189 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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