The utilitarian and hedonic outcomes of music information seeking in everyday life

This qualitative study focuses on what contributes to making a music information-seeking experience satisfying in the context of everyday life. Data were collected through in-depth interviews conducted with 15 younger adults (18 to 29 years old). The analysis revealed that satisfaction could depend on both hedonic (i.e., experiencing pleasure) and utilitarian outcomes. It was found that two types of utilitarian outcomes contributed to satisfaction: (1) the acquisition of music, and (2) the acquisition of information about music. Information about music was gathered to (1) enrich the listening experience, (2) increase one's music knowledge, and/or (3) optimize future acquisition. This study contributes to a better understanding of music information-seeking behavior in recreational contexts. It also has implications for music information retrieval systems design: results suggest that these systems should be engaging, include a wealth of extra-musical information, allow users to navigate among music items, and encourage serendipitous encountering of music.

Learning representations for Information Retrieval

La recherche d'informations s'intéresse, entre autres, à répondre à des questions comme: est-ce qu'un document est pertinent à une requête ? Est-ce que deux requêtes ou deux documents sont similaires ? Comment la similarité entre deux requêtes ou documents peut être utilisée pour améliorer l'estimation de la pertinence ? Pour donner réponse à ces questions, il est nécessaire d'associer chaque document et requête à des représentations interprétables par ordinateur. Une fois ces représentations estimées, la similarité peut correspondre, par exemple, à une distance ou une divergence qui opère dans l'espace de représentation. On admet généralement que la qualité d'une représentation a un impact direct sur l'erreur d'estimation par rapport à la vraie pertinence, jugée par un humain. Estimer de bonnes représentations des documents et des requêtes a longtemps été un problème central de la recherche d'informations. Le but de cette thèse est de proposer des nouvelles méthodes pour estimer les représentations des documents et des requêtes, la relation de pertinence entre eux et ainsi modestement avancer l'état de l'art du domaine. Nous présentons quatre articles publiés dans des conférences internationales et un article publié dans un forum d'évaluation. Les deux premiers articles concernent des méthodes qui créent l'espace de représentation selon une connaissance à priori sur les caractéristiques qui sont importantes pour la tâche à accomplir. Ceux-ci nous amènent à présenter un nouveau modèle de recherche d'informations qui diffère des modèles existants sur le plan théorique et de l'efficacité expérimentale. Les deux derniers articles marquent un changement fondamental dans l'approche de construction des représentations. Ils bénéficient notamment de l'intérêt de recherche dont les techniques d'apprentissage profond par réseaux de neurones, ou deep learning, ont fait récemment l'objet. Ces modèles d'apprentissage élicitent automatiquement les caractéristiques importantes pour la tâche demandée à partir d'une quantité importante de données. Nous nous intéressons à la modélisation des relations sémantiques entre documents et requêtes ainsi qu'entre deux ou plusieurs requêtes. Ces derniers articles marquent les premières applications de l'apprentissage de représentations par réseaux de neurones à la recherche d'informations. Les modèles proposés ont aussi produit une performance améliorée sur des collections de test standard. Nos travaux nous mènent à la conclusion générale suivante: la performance en recherche d'informations pourrait drastiquement être améliorée en se basant sur les approches d'apprentissage de représentations.

L’industrie osseuse des Iroquoiens du site Mailhot-Curran (BgFn-2) : une étude des déchets de fabrication

Bien que l’os soit une matière première ayant joué un rôle essentiel au sein des activités quotidiennes des Iroquoiens du Saint-Laurent, il existe à ce jour très peu d’analyses systématiques de l’outillage en os et des débris de fabrication retrouvés en Iroquoianie. Afin de pallier ces lacunes, ce mémoire de maitrise porte sur l’analyse des vestiges en os ouvragés récupérés sur le site villageois Mailhot-Curran (BgFn-2), occupé durant le Sylvicole supérieur tardif par une communauté iroquoienne du Saint-Laurent. Plus précisément, l’étude consiste à analyser l’industrie osseuse en portant une attention particulière aux déchets de fabrication. Cet examen attentif a pour principal objectif de documenter les modes de gestion et de sélection de la matière première ainsi que d’améliorer la compréhension des techniques préhistoriques employées pour la fabrication des objets en os. Au moyen d’analyses technologiques, zooarchéologiques et tracéologiques, il sera possible de classifier les déchets de fabrication, de documenter leur origine technologique et, ultimement, de reconstituer un certain nombre de chaines opératoires. Une étude détaillée de la distribution spatiale des artéfacts permettra également de mieux comprendre l’organisation des activités dans l’espace villageois. Ce mémoire a aussi pour objectif de fournir des balises méthodologiques et empiriques relatives à l’étude des déchets de fabrications en os, afin de démontrer la pertinence de considérer ces derniers dans la compréhension des systèmes socioéconomiques et culturels.