A long-overdue review of empirical uncertainties in the “fatigue” found through simultaneous dichotic loudness balance
Notice bibliographique
Résumé
SDLB uses equalization of the loudnesses of stimuli at the two ears (one stimulus intermittent, one constant) to measure the alleged “fatigue” over time of the loudness of the constant stimulus (Hood, 1950). Hood found 50 dB of “fatigue”, and SDLB remained influential for over a quarter-century. However, the interpretation of SDLB was long questioned; recently, a novel model uniting the physiology and the behavior emerged (Nizami 2012, Int. Soc. Psychophys., Ottawa, Canada), and others independently re-measured “fatigue”. Classically, the stimulus waveforms at the two ears were similar, sometimes identical, permitting two equalization techniques when the stimuli coincided in time: centering of the sound between the ears (lateralization), or matching the loudness contributions from each ear (loudness-matching). Further, “fatigue” was habitually expressed as across-listeners averages. But careful scrutiny reveals that (1) over the “fatiguing” duration, lateralization may give way to loudness-matching, (2) dedicated loudness-matching may nonetheless yield only half as much “fatigue” as lateralization, and (3) the standard deviation of “fatigue” can be half its mean value, such that some listeners would not have “fatigued.” In sum, the magnitude of “fatigue” is remarkably uncertain, and is likely to remain so until auditory physiology is compellingly integrated into explanations of SDLB.
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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 | 0,020 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».