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Enregistrement W2090679003 · doi:10.1145/967900.968114

Ontology and rule based retrieval of sound objects in augmented audio reality system for museum visitors

2004· article· en· W2090679003 sur OpenAlexafffundabout
Marek Hatala, Leila Kalantari, Ron Wakkary, Kenneth Newby

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanarie
Mots-clésComputer scienceOntologySoundscapeObject (grammar)Augmented realityExhibitionWorld Wide WebHuman–computer interactionInterface (matter)MultimediaVisitor patternSound (geography)Artificial intelligenceVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ec(h)o is an "augmented reality interface" utilizing spatialized soundscapes and a semantic web approach to information. The initial prototype is designed for a natural history and science museum. The platform is designed to create a museum experience that consists of a physical installation and an interactive virtual layer of three-dimensional soundscapes that are physically mapped to the museum displays. The source for the audio data is digital sound objects. The digital objects originate in a network of object repositories that connect digital content from one museum with other museums collections. The interface enables people to interact with the system by movement and object manipulation-based gestures without the direct use of a computer device. The focus of this paper is the retrieval mechanism for the sound objects for the museum visitor. The retrieval mechanism is built on the user model and conceptual descriptions of the sound object and museum artifacts in the form of ontologies for sound and psychoacoustics, topic ontology and Conceptual Reference Model for museum information. The retrieval criteria are represented as inference rules that represent knowledge from psychoacoustics, cognitive domain and composition aspects of interaction. The system will be demonstrated in exhibition space in Nature Museum in Ottawa in January 2003.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations41
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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