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Enregistrement W2177606205 · doi:10.1163/22134808-00002516

Which Direction Is up for a High Pitch?

2015· article· en· W2177606205 sur OpenAlexafffund
Michael J. Carnevale, Laurence R. Harris

Notice bibliographique

RevueMultisensory Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyChemistryAudiologyCognitive psychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low- and high-pitched sounds are perceptually associated with low and high visuospatial elevations, respectively. The spatial properties of this association are not well understood. Here we report two experiments that investigated whether low and high tones can be used as spatial cues to upright for self-orientation and identified the spatial frame(s) of reference used in perceptually binding auditory pitch to visuospatial 'up' and 'down'. In experiment 1, participants' perceptual upright (PU) was measured while lying on their right side with and without high- and low-pitched sounds played through speakers above their left ear and below their right ear. The sounds were ineffective in moving the perceived upright from a direction intermediate between the body and gravity towards the direction indicated by the sounds. In experiment 2, we measured the biasing effects of ascending and descending tones played through headphones on ambiguous vertical or horizontal visual motion created by combining gratings drifting in opposite directions while participants either sat upright or laid on their right side. Ascending and descending tones biased the interpretation of ambiguous motion along both the gravitational vertical and the long-axis of the body with the strongest effect along the body axis. The combination of these two effects showed that axis of maximum effect of sound corresponded approximately to the direction of the perceptual upright, compatible with the idea that 'high' and 'low' sounds are defined along this axis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,469
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,052 · 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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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