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Enregistrement W4387543584 · doi:10.1145/3616195.3616207

Instrumental Agency and the Co-Production of Sound: From South Asian Instruments to Interactive Systems

2023· article· en· W4387543584 sur OpenAlexafffund
Omar Shabbar, Doug Van Nort

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésAgency (philosophy)Performing artsProduction (economics)General partnershipPhenomenonComputer scienceFrame (networking)Human–computer interactionSound productionPsychologySociologyAcousticsEpistemologyPolitical scienceVisual artsArtPhysicsTelecommunicationsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we will look at sympathetic resonance as seen in South Asian instruments as a source of complex performer-instrument interaction. In particular, we will compare this rich tradition to the various types of human/machine interactions that arise in digital instruments endowed with computational agency. In reflecting on the spectrum of agency that exists between the extremes of instrumental performance and machine partnership, we will arrive at two concepts to help frame our study of complex interactions in acoustic instruments: the co-production of sound and material agency. As a case study, we asked musicians of these South Asian instruments questions about their perceived relationship with their sympathetic strings. Building upon this, we designed and created an interactive system that models the phenomenon of performing with sympathetic strings. We then asked musicians to interact with this new system and answer questions based on this experience. The results of these sessions were examined both to uncover any similarities between the two sets of interviews,and to situate this entangled performer-instrument interaction with respect to markers of perceived control, influence, co-creation, and agency.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,017
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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