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Enregistrement W4406108988 · doi:10.1080/17430437.2024.2446115

The skater’s ear: a sensuous complexity of skateboarding sound

2025· article· en· W4406108988 sur OpenAlexaff
Paul O’Connor, Brian Glenney, Max Boutin

Notice bibliographique

RevueSport in Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubjectivityMainstreamInstitutionalisationAestheticsSociologyPerceptionPsychologySound (geography)EpistemologyAcousticsPolitical scienceArtLawPhilosophyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sound of skateboarding is an issue fraught in controversy: the sound is a common basis for public noise complaints as well as participant praises. We consider a possible basis for this controversy, an inherent subjectivity of skatesound, one that is truly in the ‘ear’ of the beholder. This paper centres subjectivity in the sensory lives of a group of 18 adult skateboarders. These interviews provide rich qualitative data on the sonic spectrums of skateboarding, including how skateboarders describe skatesounds as both unpleasant and lovely, and the importance of adding music and the annoyance at headphone use while skateboarding. The findings show that skateboarders critically enjoy skatesound and are aware of its unpleasant affect. Evidence is presented that further advocates for skateboarding as leisure sport that is both attractive and rewarding to individuals who may be marginalised (disability, neurodiversity, age, gender, ethnicity) by the institutionalisation, and constraints of mainstream sport.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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