Theoretical Perspectives on Singing Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Research Article| February 01 2015 Theoretical Perspectives on Singing Accuracy: An Introduction to the Special Issue on Singing Accuracy (Part 1) Peter Q. Pfordresher, Peter Q. Pfordresher University at Buffalo, State University of New York Peter Q. Pfordresher, Department of Psychology, 362 Park Hall, University at Buffalo, Buffalo, NY 14260. E-mail: pqp@buffalo.edu Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Steven M. Demorest, Steven M. Demorest Northwestern University Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Simone Dalla Bella, Simone Dalla Bella University of Montpellier 1, Montpellier, France Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Sean Hutchins, Sean Hutchins The Royal Conservatory of Music, Toronto, Canada Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Psyche Loui, Psyche Loui Weslyan University Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Joanne Rutkowski, Joanne Rutkowski The Pennsylvania State University Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Graham F. Welch Graham F. Welch University of London, London, United Kingdom Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Peter Q. Pfordresher, Department of Psychology, 362 Park Hall, University at Buffalo, Buffalo, NY 14260. E-mail: pqp@buffalo.edu Music Perception (2015) 32 (3): 227–231. https://doi.org/10.1525/mp.2015.32.3.227 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Twitter LinkedIn Tools Icon Tools Get Permissions Cite Icon Cite Search Site Citation Peter Q. Pfordresher, Steven M. Demorest, Simone Dalla Bella, Sean Hutchins, Psyche Loui, Joanne Rutkowski, Graham F. Welch; Theoretical Perspectives on Singing Accuracy: An Introduction to the Special Issue on Singing Accuracy (Part 1). Music Perception 1 February 2015; 32 (3): 227–231. doi: https://doi.org/10.1525/mp.2015.32.3.227 Download citation file: Ris (Zotero) Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentMusic Perception Search This content is only available via PDF. © 2015 by The Regents of the University of California2015 Article PDF first page preview Close Modal You do not currently have access to this content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».