Analysis of Accessible Digital Musical Instruments through the lens of disability models: a case study with instruments targeting d/Deaf people
Notice bibliographique
Résumé
Music educators and researchers have grown increasingly aware of the need for traditional musical practices to promote inclusive music for disabled people. Inclusive music participation has been addressed by Accessible Digital Musical Instruments (ADMIs), which welcome different ways of playing and perceiving music, with considerable impact on music-making for disabled people. ADMIs offer exciting possibilities for instrument design to consider and incorporate individual constraints (e.g., missing arm, low vision, hearing loss, etc.) more than traditional acoustic instruments, whose generally fixed design allows little room for disabled musicians inclusivity. Relatively few works discuss ADMIs in the context of disability studies, and no work has investigated the impact of different disability models in the process of designing inclusive music technology. This paper proposes criteria to classify ADMIs according to the medical, social, and cultural models of disability, then applies these criteria to evaluate eleven ADMIs targeting d/Deaf people. This analysis allows us to reflect on the design of ADMIs from different perspectives of disability, giving insights for future projects and deepening our understanding of medical, social, and cultural aspects of accessible music technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».