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Enregistrement W7055474353

Climate narrative music: an exploration of composition and performance practice

2019· dissertation· en· W7055474353 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesConcordia UniversityMcGill University
Mots-clésNarrativeClimate changeMusicalWork (physics)PoliticsWeavingGlobal warmingArctic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Qu’est-ce qu’on entend par “changements climatiques” ? Fruits de nombreuses batailles politiques, les changements climatiques sont plus souvent qu’autrement observés en tant que phénomène scientifique et donnent lieu à des défis sur le plan de la réglementation. L’écologiste George Marshall soutient que les changements climatiques « …sont matière à interprétations et n’existent, en réalité, que dans la définition que chacun en donne. » Je prétends qu’il est essentiel d’aborder les changements climatiques en tant que récit de vie touchant les sphères personnelle, familiale et de la vie en communauté. De plus, les artistes et les représentants du domaine culturel, qui mettent en place des espaces de création, permettent de mieux comprendre les perturbations du climat, et à ce titre, ils jouent un rôle vital dans l’intégration de cette réalité au discours social ; des façons constructives d’affronter la crise climatique sont ainsi envisagées. Dans ce document, je cherche à "connaître" les changements climatiques à travers les récits de vie et la musique. Pour illustrer cette approche narrative et artistique des changements climatiques, je présente mon travail de recherche-création réalisé dans le cadre de mon doctorat en musique à l’Université McGill. Au cours de ce travail, j’ai écrit et joué cinq pièces musicales qui contiennent des enregistrements de récits personnels sur les changements climatiques. Mon hypothèse est que cette démarche offre une méthodologie « holistique » qui permet aux individus, aux communautés et au public en général d’aborder de plus près les changements climatiques.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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