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Record W7055474353

Climate narrative music: an exploration of composition and performance practice

2019· dissertation· en· W7055474353 on OpenAlexafffundabout

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typedissertation
Languageen
FieldEngineering
TopicLaser Design and Applications
Canadian institutionsCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
FundersConcordia UniversityMcGill University
KeywordsNarrativeClimate changeMusicalWork (physics)PoliticsWeavingGlobal warmingArctic
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.041

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0110.010
Scholarly communication0.0120.004
Open science0.0020.007
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.229 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2019
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