A Flexible Tool for the Visualization and Manipulation of Musical Mapping Networks
Notice bibliographique
Résumé
Most digital musical instruments (DMIs) gather gestural input from musicians by way of electronic sensors and transform these data into sound through separate synthesis engines.The mapping of control inputs to synthesis parameters is arbitrary, multi-faceted and extremely important for the effectiveness of DMIs.Software tools exist to aid in this process and attempt to render the task of musical mapping more transparent, swift and configurable.This thesis presents MapperGUI, a cross-platform graphical tool for the manipulation of musical mapping networks.The libmapper software library, developed at the Input Devices and Music Interaction Laboratory, creates a standard framework for DMIs to communicate data on a distributed network and map their signals collaboratively in real-time.MapperGUI presents a graphical user interface for libmapper networks, allowing non-expert users to manipulate the textbased system.The interface aims to be flexible, such that it can accommodate the vast array of musical networks and tasks that must be performed when mapping.To this end, it provides multiple independent visualizations and interaction modes within a single framework.This document explores some of the issues challenging the field of musical mapping and describes the motivations behind the MapperGUI project in this context.Relevant research in the fields of data visualization and interface design is summarized and applied to the task of creating a graphical user interface for libmapper networks.Prior graphical interfaces for libmapper are examined for successful features that can be incorporated into MapperGUI.Specific implementation challenges and features of the final program are described.Insight gained from interviews with users of MapperGUI is presented, along with future work and possible extensions for the interface.MapperGUI is available for free download as a standalone application at www.libmapper. org/downloads.All code is open-source and can be accessed at https://github.com/mysteryDate/webmapper.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,009 |
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 ».