A framework for auditory model comparability and applicability
Notice bibliographique
Résumé
Many computational models of the auditory system exist, most of which can predict a variety of psychoacoustical, physiological, or other experimental data. However, it is often challenging to apply existing third party models to own experimental paradigms, even if the model code is available. It will be demonstrated that model applicability is increased by providing a framework where the model acts as artificial observer performing exactly the same task as the subject (e.g., adaptive staircase procedure). A possible separation of the actual auditory processing of the model from the decision making stage will be discussed, which allows for testing the auditory processing of one model in a variety of experimental paradigms. The framework will consist of a citable data repository providing the required data for the models as well as toolboxes implementing both the auditory models and a variety of experimental paradigms. The model framework will be demonstrated with exemplary binaural models applied to the three most common binaural psychoacoustic paradigms: just noticeable difference (e.g., interaural time difference), tone in noise detection (e.g., binaural masking level difference), and absolute judgment (e.g., sound source localization). Further development of the framework will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».