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Enregistrement W4399777748 · doi:10.47989/ir292846

Information from sound: exploring sounds and listening in information practices research

2024· article· en· W4399777748 sur OpenAlexaff
Owen Stewart-Robertson

Notice bibliographique

RevueInformation Research an international electronic journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Communication, and Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningSound (geography)PsychologyCommunicationAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. This conceptual paper discusses the possibilities for expanding research around sounds/listening and sound-related practices in information research to further understandings of embodied/sensory information practices and attend to a greater diversity of information experiences and ways of knowing. Method/Analysis. The growth of research related to broad conceptualisations of sound and listening and the use of information from sound in knowledge production across many fields is discussed. Some challenges faced by that research and gaps in existing sound-related information practices research are noted. Results. Sound research in other fields faces issues around the management, interpretation, and contextualisation of sound-related data, and little is understood about the practices of sound recordists. Some information practices-related research has highlighted the complexity of interactions with sounds and related technologies and explored interactions with oral and music information sources. However, experiences and perceptions around seeking, creating, and using information from sounds lack in-depth study. Conclusion. The value of further information practices research related to sound is suggested: to expand embodied/sensory information research, to engage with the broad range of sonic skills and experiences, to further holistic examinations of information interactions, and to address information-related problems and research gaps in sound-focused research from other fields.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0040,016
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,269 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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