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Enregistrement W2004044116 · doi:10.1121/1.2935516

Soundscapes: from noise annoyance to the music of urban life

2008· article· en· W2004044116 sur OpenAlexaff
Catherine Guastavino, Danièle Dubois

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoundscapeDiversity (politics)PerceptionInterpretation (philosophy)Noise (video)Meaning (existential)Natural (archaeology)SociologyCognitive psychologyComputer sciencePsychologyEpistemologyAcousticsHistoryArtificial intelligenceAnthropologySound (geography)Philosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through an overview of empirical research over the past ten years, we present an interpretation of the evolution of the concept of soundscape. From a strictly acoustic definition in terms of physical descriptors, it evolved into a more complex notion integrating the effects of noise on citizens. Soundscape research therefore requires the contribution of human sciences (psychology of perception, cognitive psychology, sociology, anthropology of senses). There is converging evidence that people judgments of noise is related to the meaning given to the activities producing the noise. Consequently, physical descriptions in acoustics have to face the diversity of human reactions to noise correlated with the diversity of activities, the diversity of source producing noises within a diversity of physical environments (natural, architectural). This paper focuses on major emerging issues in soundscapes research, namely - the integration of such a diversity of pieces of knowledge within a general knowledge - the translation of these diverse conceptualizations into physical descriptions - the elaboration of convincing physical measurements for decision makers. We will draw consequences for further developments in the cooperative and pluridisciplinary research and for producing guidelines for new orientations in community policies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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