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Enregistrement W4385483267 · doi:10.7202/1102400ar

Jamaican Sound Systems and Knowledge Systems: Practice-Based Research (PBR) in Popular Culture

2023· article· en· W4385483267 sur OpenAlexvenueno aff
Julian Henriques, Brian D’Aquino

Notice bibliographique

RevuePerformance Matters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsSession (web analytics)SituatedScope (computer science)Tacit knowledgeValue (mathematics)Embodied cognitionSociologyPublic relationsHarassmentVisual artsKnowledge managementComputer sciencePsychologyPolitical scienceSocial psychologyArtWorld Wide WebLawArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working with popular street cultures in the Global South offers scope for practice-based research (PBR) to go beyond its application with creative practitioners in the galleries and theatres of the Global North. We start from an account of a “reasoning session” with reggae sound system owners, selectors, and engineers staged as a PBR event in Kingston, Jamaica. Such popular music cultures across the Global South have their own specialist apparatus for playing recorded music and—most important for a PBR investigation—their own embodied, situated, and tacit knowledge systems. These include the sophisticated arts of selecting music, tuning up a sound system, and the value of the culture for the communities from which they originate, as well as strategies for current challenges, such as police harassment and lack of government recognition or support. Accessing such grassroots knowledge systems requires not only a good rapport with local practitioners but also close cooperation with their own organizations and with local university researchers. Such PBR also demands sharing research findings—for example, by screening the documentary film we made of the reasoning session for its participant. It is concluded that practitioners’ ways of knowing as revealed by PBR can help challenge conventional ideas about the nature of knowledge itself.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0140,048
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,190 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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