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Enregistrement W4389483616 · doi:10.1177/12063312231210179

Listening Beyond the Human: The Autonomous Recording Unit and the Ethics of Sound in Biodiversity Conservation

2023· article· en· W4389483616 sur OpenAlexaff
Mickey Vallee

Notice bibliographique

RevueSpace and Culture · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningSound (geography)BiodiversityUnit (ring theory)WildlifeAnimal ethicsSoundscapeSubject (documents)Engineering ethicsEnvironmental ethicsEnvironmental resource managementSociologyEngineeringPsychologyEcologyAcousticsComputer scienceCommunicationBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sound technologies and sound sensor networks play a crucial role in our understanding of biodiversity loss in conservation biology and the environmental sciences. Among these technologies, the autonomous recording unit (ARU) has been widely used for studying longitudinal biodiversity loss. This article draws on fieldwork conducted in 2016 and 2017 at a bioacoustics research laboratory to explore the significance of the ARU, developed by Wildlife Acoustics, as the central component of the research network for biodiversity conservation. While it is commonly acknowledged in Science and Technology Studies (STS) that research instruments are not neutral data collectors, this article examines how the ARU is deployed and programmed, and how it transcends the limitations of human-centered listening by (a) shifting the focus away from the perceiving human subject and (b) promoting a global ethic of response and responsibility as sound becomes more democratized in scientific practices.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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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