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Enregistrement W4387659727 · doi:10.16995/dscn.9599

Interacting with Archival Resources of Digital Audio: A Survey of the Experiences of Irish Traditional Musicians in North America.

2023· article· en· W4387659727 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick Egan

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntellectual Property Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrishPopularityMusicalStyle (visual arts)Media studiesSociologyVisual artsArtPsychologySocial psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on findings from a survey conducted (2019-2020) on the website www.surveymonkey.com, for responses relating to experiences with digital archival resources by Irish traditional musicians based exclusively in North America. The survey sought to examine how performers perceive and interact with digital archival resources of Irish traditional music. In terms of demographics, anonymous submissions were received from a wide-ranging set of musicians, performers, dancers, broadcasters, and enthusiasts. Of the 528 responses, 206 identified as female, 310 as male, and three as nonbinary or other. Cawley and Ward both examined performers’ use of digital resources primarily in Ireland through the lens of education and acculturation (Cawley 2013; Ward 2016). They highlight the various ways that performers become accustomed to the tradition, and digital resources are seen to be a contributor to the process of enculturation. This survey focused specifically on the experiences of practitioners in North America. A focus was also placed on issues surrounding the performers’ relationships to place, the demographics of Irish traditional musicians who use digital resources, and interactions with archives in that region. Even though the Irish Traditional Music Archive website at Dublin, Ireland was identified as the most popular Web resource for musicians learning Irish traditional music in North America, a plethora of resources were identified by survey participants which led to greater insight into the range of different approaches to audio material and archives for musicians in that region. Some implications of the work are discussed in the final section.Cet article rend compte des résultats d'une enquête menée (2019-2020) sur le site web www.surveymonkey.com, pour des réponses relatives aux expériences avec les ressources d'archives numériques par des musiciens traditionnels irlandais basés exclusivement en Amérique du Nord. L'enquête visait à examiner comment les interprètes perçoivent et interagissent avec les ressources d'archives numériques de la musique traditionnelle irlandaise. En termes de démographie, des réponses anonymes ont été reçues de la part d'un large éventail de musiciens, d'interprètes, de danseurs, de diffuseurs et de passionnés. Sur les 528 réponses, 206 étaient des femmes, 310 des hommes et trois des personnes non binaires ou autres. Cawley et Ward ont tous deux examiné l'utilisation des ressources numériques par les artistes-interprètes, principalement en Irlande, sous l'angle de l'éducation et de l'acculturation (Cawley 2013 ; Ward 2016). Ils soulignent les différentes façons dont les artistes-interprètes s'habituent à la tradition, et les ressources numériques sont considérées comme contribuant au processus d'enculturation. Cette enquête s'est concentrée spécifiquement sur les expériences des praticiens en Amérique du Nord.  L'accent a également été mis sur les questions relatives à la relation des interprètes avec le lieu, les caractéristiques démographiques des musiciens traditionnels irlandais qui utilisent des ressources numériques et les interactions avec les archives de cette région. Même si le site web des archives de musique traditionnelle irlandaise à Dublin (Irlande) a été identifié comme la ressource web la plus populaire pour les musiciens apprenant la musique traditionnelle irlandaise en Amérique du Nord, une pléthore de ressources a été identifiée par les participants à l'enquête, ce qui a permis de mieux comprendre l'éventail des différentes approches du matériel audio et des archives pour les musiciens de cette région. Certaines implications de ce travail sont discutées dans la dernière section.

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 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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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