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Enregistrement W2399077397 · doi:10.1525/mp.2015.33.1.1

Introduction to the Two Special Issues of Music Perception on BKN25

2015· article· en· W2399077397 sur OpenAlexaffabout
Stephen McAdams, Alexander Rozin, David Temperley

Notice bibliographique

RevueMusic Perception An Interdisciplinary Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIconCitationPerceptionDownloadLibrary scienceComputer scienceWorld Wide WebPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Article| September 01 2015 Introduction to the Two Special Issues of Music Perception on BKN25: Milestones in Music Cognition Stephen McAdams, Stephen McAdams McGill University, Montreal, Canada Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Alexander Rozin, Alexander Rozin West Chester University of Pennsylvania Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar David Temperley David Temperley Eastman School of Music Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Music Perception (2015) 33 (1): 1–2. https://doi.org/10.1525/mp.2015.33.1.1 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn MailTo Tools Icon Tools Get Permissions Cite Icon Cite Search Site Citation Stephen McAdams, Alexander Rozin, David Temperley; Introduction to the Two Special Issues of Music Perception on BKN25: Milestones in Music Cognition. Music Perception 1 September 2015; 33 (1): 1–2. doi: https://doi.org/10.1525/mp.2015.33.1.1 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,284 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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