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Enregistrement W2123870350 · doi:10.1162/comj_a_00041

The Effects of Network Delay on Tempo in Musical Performance

2011· article· en· W2123870350 sur OpenAlexafffund
Peter F. Driessen, Thomas E. Darcie, Bipin Pillay

Notice bibliographique

RevueComputer Music Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMusicalComputer scienceSpeech recognitionArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internet-based collaborative networking applications, such as instant messaging, voice-over-IP telephony, and social networking, have displaced traditional communication services and redefined social interaction. The Internet has also transformed the music industry, revolutionizing the way music is distributed and marketed. Yet despite these two powerful trends, the intersection—where collaboration and music meet in online musicmaking—has remained merely a curiosity. Why? Artistically pleasing online audio collaboration requires network delay less than that encountered typically in the Internet. The bandwidth required for high-quality audio exceeds the bandwidth that is generally available on consumer-oriented broadband access (cable and digital subscriber line [DSL]) systems. The emergence of Web 2.0, broadly defined as Web-based communities such as social-networking sites that facilitate sharing of ideas among Web users, has been significant for many existing online communities. One such community, made up of real-time Web-based music collaborators using systems for networked musical performance (NMP), is in its infancy. An online NMP application lets musicians from across the globe play together over the Internet, as if they were together in a studio. With online music-making (either improvisatory or strictly notated), musicians can create ensembles without location bounds, searching for musicians around the world. The quality of the user’s experience is critical to the success of this Web application. However, because performing artists are highly sensitive to delay, network latency affects the quality of the user experience of online music-making. To achieve a good user experience the latency over the network has to be within reasonable bounds. If the delay is excessive, then the musicians will not be

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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