Sonic Enhancements to Museum Exhibitions: Strategies, Challenges, and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Museums are increasingly offering exhibition elements, often mediated through digital technology and in non-visual modalities, to engage visitors beyond artifacts and text panels. This thesis project focuses on the addition of sound or music to complement exhibitions on other topics. These sonic enhancements, including recorded music and soundscapes, visitor-initiated sound effects, and more, represent a move towards layered and multisensory exhibition design in museums. My thesis uses case studies and interviews to address how, why, and to what effect sounds have been added to museum exhibitions historically and currently, as well as how to add them more effectively going forward. My paper first presents a literature review, including a short history of sonic enhancements to museum exhibitions. I then present eight case studies of sonic enhancements across five Ontario museums of different sizes and types. I conducted semi- structured interviews with seven museum professionals about their experiences and intentions in developing these sonic exhibition elements. Ultimately, I find that sound is being used as an important but not-crucial addition to exhibitions. Sound is often used interpretively: to fit a message, evoke another time or place, or prompt new perspectives on artifacts. Secondary outcomes include the creation of atmosphere and opportunities for visitor participation. Other findings involve the importance of authentic sounds, the use of terms such as “immersive,” “interactive,” and “multisensory” in museum practice, and careful planning versus ad hoc experimentation in developing sonic elements. While some priorities appeared across case studies (e.g., the importance of interpretive fit), others divided interviewees and depended on context (e.g., sound bleed between exhibition sections). There were noted process challenges, especially technology and copyright limitations and the risk of sounds causing confusion. Overall, however, interviewees reported that visitors enjoy and benefit from sonic exhibition elements. My paper concludes with some suggestions for best practices for enhancing exhibitions with sound effectively and accessibly.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».