Does Norwich’s entropy theory of perception produce equal-loudness contours?
Notice bibliographique
Résumé
Norwich & Wong [Percept. Psychophys. 59, 1997; derived backwards in JASA, 97, 1995] modeled loudness L versus intensity I by L(I,k,γ,Ith,n)=(k/2)ln(1+γ(I/Ith)n). They assumed Lth=L(Ith) and L=L−Lth, producing two loudnesses, L or L=L−Lth, giving L(Ith)=Lth or 0, and L(0)=0 or (−k/2)ln(1+γ), a negative. They took dL/dI, called it ΔL/ΔI, and rearranged it, giving ΔI/I(ΔL,k,γ,Ith,n). New terms S∞(ΔL,n,k) and S0(ΔL,n,γ,k) were introduced, thus γ=S∞/(S0−S∞). The result was ΔI/I in S∞, S0, and n, identical to an equation of Riesz (Phys. Rev., 31, 1928). Riesz’s empirical S∞, S0, and n provided γ’s and n’s for L(I)=L(I,k,γ,Ith,n)−(k/2)ln(1+γ). Assuming k was constant, Norwich & Wong equated L(I)’s for comparison and reference tones, generating equal-loudness contours. The contours contradicted empirical ones; to adjust, they replaced Riesz’s n by Stevens’ Index, x. The present author curvefitted the Entropy Equation and Stevens’ Law to 37 loudness-growth plots. k depended on maximum loudness as k=0.173Lmax1.41 n≠x, rather, n=0.123+1.215x. Altogether, the derived contours are invalid. a)Research done at Univ. of Toronto in Mississauga, 3359 Mississauga Rd. N., Mississauga, ON, Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».