‘It's a wide cluster of noise’: experiencing and describing information from environmental sounds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Uses and applications of environmental sound recording are expanding rapidly, shaped by demands for understanding and documenting changing climates and resulting in the generation of massive quantities of data. Situations around the creation and processing of these recordings are complex, suggesting numerous information-related challenges. However, little information practices research has directly engaged with sounds or sound recording. Method. Extending information research around sounds and embodied/sensory experiences, this qualitative study involved data generated from semi-structured interviews, participant observation and discourse materials. Participants were researchers working with environmental sound recording from various fields. Analysis. Guided by situational analysis, an extension of grounded theory, analysis involved iterative coding, memo-writing and analytic mapping techniques. Results. Preliminary findings are presented in two themes: noise, as concept and object, is constituted through participants’ situated information practices; and identification and description of sounds is tied to subjective/embodied experiences and ways of knowing. Conclusions. The ways situated knowledge and experiences shape how information from environmental sounds is created, sought and shared blur boundaries between signal-noise and between information activities. Embodied engagements with and descriptions of environmental sounds suggest the complexities of understanding related information practices and highlight the various relationships involved in knowledge production through environmental sounds.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle