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Enregistrement W4384833272 · doi:10.18574/nyu/9781479816934.001.0001

Sonic Sovereignty

2023· book· de· W4384833272 sur OpenAlexaboutno aff
Liz Przybylski

Notice bibliographique

RevueNew York University Press eBooks · 2023
Typebook
Languede
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSovereigntyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What does sovereignty sound like? Sonic Sovereignty considers how contemporary Indigenous musicians champion self-determination through musical expression in Canada and the United States. The framework of “sonic sovereignty” connects self-definition, collective determination, and Indigenous land rematriation to the immediate and long-lasting effects of expressive culture. Liz Przybylski covers online and offline media spaces, following musicians and producers as they, and their music, circulate across broadcast and online networks. Przybylski documents and reflects on shifts in both the music industry and political landscape over the course of a decade: as the ways in which people listen to, consume, and interact with popular music have radically changed, extensive public conversations have flourished around contemporary Indigenous culture, settler responsibility, Indigenous leadership, and decolonial futures. Sonic Sovereignty encourages us to experiment with temporal possibilities of listening by detailing moments when a sample, lyric, or musical reference moves a listener out of normative time. Nonlinear storytelling practices from hip hop music and other North American Indigenous sonic practices inform these generative listenings. The musical readings presented in this book thus explore how musicians use tools to help listeners embrace rupture, and how out-of-time listening creates decolonial possibilities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,011
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,056 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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