Notice bibliographique
Résumé
As a reader of this journal it is possible that you attach a certain significance to sound. Maybe you are a musician, an audio engineer, an architect, a foley artist, a marine biologist, or a composer of sonic art. Maybe you have studied sound in built environments, used sound in performance, in film or video, or researched sound underwater and among animals. You may have noticed how important sound can be in communicating mood, meaning and context. Perhaps when listening to a “soundscape”—sound heard in a real or “virtual” environment—you have been transported to another time, another place. Conversely, maybe you have experienced the-here- and-now even more acutely as a result of listening intently. Your awareness of sound—specifically your level of awareness of the acoustic environment at any given time—is an issue central to the interdiscipline of Acoustic Ecology (also known as ecoacoustics). The philosophy underpinning Acoustic Ecology is simple yet pro-found: its author—R. Murray Schafer, a musician, composer and former Professor of Communication Studies at Simon Fraser University (SFU) in Burnaby, BC, Canada—suggests that we try to hear the acoustic environment as a musical composition and further, that we own responsibility for its composition (Schafer 1977a, 205). Like many issues emerging from the explosion of ideologies in the late 1960s, the profundity of Schafer’s message is now hidden behind a single, soundbite-friendly issue: noise pollution. This is unfortunate since Schafer has far more to offer. However, some 22 years after his ideas were first fully articulated in print, they remain un-known to the general public and mostly unknown to environmental acousticians. Where Schafer is well known—within the contemporary music community—it is mostly for his large-scale, often site-specific, musical/theatrical work rather than his acoustic ecology. Composer John Cage was aware of both; when asked if he knew of any great music teachers, he replied “Murray Schafer of Canada” (Truax 1978, sleeve note).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».