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Enregistrement W4381786710 · doi:10.1080/20539320.2022.2143652

Compression and Noise

2022· article· en· W4381786710 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,469

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)0,0000,000

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 Opus0,016
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