Noise(s) and sound(s): comparing various conceptualizations of acoustic phenomena across languages
Notice bibliographique
Résumé
Musical listening focuses on perceptual attributes of the sound itself (e.g. pitch, loudness), whereas everyday listening focuses on events to gather relevant information about what happens in our environment (e.g. car approaching), that is, not about the sound itself but rather about noise as produced by sources and actions, and the effect of sound/noise on listeners. Previous linguistic analyses of discourses identified different conceptualizations of everyday/environmental noises and of musical sounds, as well as different conceptualizations for acousticians and non-acousticians. A more extensive psycholinguistic investigation was conducted to evaluate how different languages (not only consensual vocabularies) differently structure the semantic space of acoustic phenomenon. An open questionnaire was administered to expert listeners (acousticians) and naïve listeners from 5 different languages (French, Italian, Spanish, German and English) to collect linguistic resources available in each language and used in discourse to describe acoustic phenomena in their native languages. Presented in this paper are the first results of the comparative psycholinguistic analysis, in terms of linguistic devices and correlated conceptualizations, focusing on - the distinction between noise(s) and sound(s) across languages - the difference between scientific discourses and common sense discourses within and across languages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».