Information from sound: exploring sounds and listening in information practices research
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».