MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6929304308 · doi:10.4458/8813

L'immagine sonora nei centri storici minori.

2012· book-chapter· it· W6929304308 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueIRIS Research product catalog (Sapienza University of Rome) · 2012
Typebook-chapter
Languageit
FieldPsychology
TopicEvolutionary Psychology and Human Behavior
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSoundscapeStudioMaterials testing

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il rapporto tra suono ed ambiente è da molti anni oggetto di indagine da parte di studiosi di diversa estrazione culturale: dagli esperti di musica, agli architetti-urbanisti, fino ai sociologi ed antropologi. \nGli studi del cosiddetto paesaggio sonoro o soundscape sono prevalentemente rivolti alla percezione acustica in differenti contesti geografici ed al valore simbolico del suono, quasi a voler creare degli anticorpi culturali al disagio provocato dal sempre crescente inquinamento acustico nelle grandi conurbazioni. \nNell’ambito degli studi sul paesaggio sonoro introdotti dal “World Soundscape Project”, proposti dal R.M. Schafer dell’Università di Vancouver, è di fondamentale importanza lo studio del rapporto fra ambiente naturale e ambiente antropizzato, ed in questo contesto si ritiene che un filone importante di ricerca possa essere rivolto ai centri urbani minori, in cui è ancora percepibile l’equilibrio fra i due elementi, antropico e naturale e dove è possibile rilevare, analizzare ed eventualmente sintetizzare/rappresentare questa caratteristica secondo metodologie del tutto sperimentali. \nNell’ottica di una percezione sensoriale più matura e completa, e degli ultimi ritrovati tecnologici che le tecniche di registrazione audio ormai offrono, si può indagare l’ambiente anche attraverso una sua caratterizzazione sonora, che può essere rappresentata, analizzata e registrata alla stessa stregua delle immagini visive, indipendentemente dai propri effetti positivi o negativi. E’ la percezione dell’evento sonoro, nella sua commistione fra suoni naturali e artificiali, che porta ad una definizione e distinzione fra cosa è suono e rumore cosa è hi-fi e cosa lo-fi, arrivando a definire il problema anche in termini più propriamente semantici. \nIl gruppo di lavoro che opera a Rieti sta recentemente sperimentando, nell’ambito di studi ed progetti di riqualificazione dei centri storici minori, possibili applicazioni di soundscape urbano valutandone le possibili ricadute compositivo-progettuali, sia in una accezione più propriamente pianificatoria ma anche sotto il profilo più strettamente musicale. \nVengono pertanto presentati possibili sviluppi come monitoraggio tramite rilevazioni ad intervalli regolari per valutare il cambiamento o le modifica del soundscape, sviluppo di ricerche sonore in ambito puntuale e lineare, uso di strumentazione GIS per la georeferenziazione dei punti di suggestione e di caratterizzazione sonora, il contenuto timbrico dei suoni come differenziazione dell’evento sonoro, tecniche integrate di rilievo urbano immagine/suono, tramite scanner laser e fotogrammetria per l’immagine e campionamenti multicanale nell’ambito sonoro, al fine di poter abbinare alla classica immagine visiva anche una possibile “immagine sonora”.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.041
Threshold uncertainty score0.138

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.004
Scholarly communication0.0110.004
Open science0.0010.009
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0410.006

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.086
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.258 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueIRIS Research product catalog (Sapienza University of Rome)Same topicEvolutionary Psychology and Human BehaviorFrench-language works237,207