Paisagens sonoras: a linha do Vouga
Bibliographic record
Abstract
Vivemos submersos em som. Sem nos darmos conta, através da sinfonia dos sons que nos rodeiam no dia a dia, temos sempre uma banda sonora que acompanha cada momento das nossas vidas e que grande parte das vezes aprendemos a ignorar. Murray Schafer propõem que ouçamos o ambiente acústico como uma enorme composição musical, em que mais do que ouvintes, também somos interpretes e compositores. De certa forma, este é o conceito fundamental ao movimento da Ecologia Acústica que Schafer funda nos anos 70 do séc. passado no Canada. Este movimento nasce da necessidade de pensar o mundo através das relações acústicas que nele se constituem e estuda o ambiente sonoro e a perceção do mundo que nos rodeia através da escuta, compreendendo como o conteúdo acústico poder ser portador de um significado social, económico, cultural e estético. Esta dissertação de mestrado propõem-se a refletir na perceção sonora dos espaços e na forma como os ambientes acústicos contribuem para construir a noção de identidade e memória desse mesmo espaço. Pretende-se usar o material sonoro gerado pela ligação ferroviária do Vale do Vouga, reconfigurado em material artístico expressivo, sensível às questões de lugar, tempo, comunicação e identidade.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".