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Enregistrement W6983260359

Maintenance strategies and design recommendations on input devices for musical expression

2019· dissertation· en· W6983260359 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Mots-clésExpression (computer science)Mobile deviceMusical expressionMusicalKey (lock)Input device
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various challenges must be overcome when designing and building input devices for musical expression such as digital musical instruments (DMIs), electronic wearables for performance, among others.Amid the technical ones are the rapid unpredictable advancement of technology, changes in supporting personnel, and a lack of technical documentation.These challenges, if not adequately addressed, in many cases lead to abandonment of such devices and endeavors.This thesis presents three case studies that aim to provide maintenance strategies and design recommendations for the creation of more robust, long-lasting interfaces.The first case study illustrates the challenge of maintaining several models of the DMI called the T-Stick in the hopes of extending their useful lifetime.The T-Sticks were originally conceived in 2006 and 20 copies have been built in the past 12 years.Although all of the instruments preserve the original DMI design concept, their evolution has distinguished them through variations in choice of microcontrollers, sensors, and size.For this case study, we worked with eight copies of the T-Sticks to overcome issues related to the aging and obsolescence of components, changes in external software, inconsistencies in firmware across versions, a lack of documentation, and, in general, the problem of technical maintenance.In the second case study, we redesigned the electronics of a ninth T-Stick, the WiFi Sopranino.For this process we used the lessons learned from the first case study, while keeping its original DMI design concept.This work, in turn, informed the third case study, where we sought to design and build a new interface for musical expression to augment cello performance by installing a visual affordance on the instrument.In short, this thesis aims to connect the concepts of technical maintenance and electronic redesign and design to provide a systematic approach to the maintenance of these type of devices.We articulate design recommendations such as maintainability, reusability, and self-containment as useful in the design of input devices for musical expression.Many thanks to all the great people at the IDMIL and CIRMMT.Thanks to my friends all over the world who contributed to this " trippy que me sube".Thanks to Pocotierno for rockin' the house.To my mom, for putting me in this world.Without you, I wouldn't be what I am.And the rest of

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,006

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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