A digital library to advance interdisciplinary research in singing
Notice bibliographique
Résumé
In 2008, at the ASA/EAA symposium honouring pioneering scientist of singing, Johan Sundberg, the AIRS (Advancing Interdisciplinary Research in Singing) project was introduced as a major collaborative research initiative on singing [Cohen, A.J. (2008) Acoustics 08 Paris, 3177-3182]. Over 70 collaborators around the world were to investigate singing from perspectives of development, education and well-being. A digital library was to facilitate distant team members' work on the same data, such as examples from voice studios around the world, performance stages, playgrounds, public places, solos, groups, classrooms, intergenerational or multicultural choirs, therapeutic settings or new tests of singing skills [Vincent, C., Lane, J. & Cohen, A. (2011) PEVOC9]. Plans also included tools for annotation and analysis along with relevant documents and images. The present progress report on this endeavor describes preliminary prototypes, stages of development, and the current functional implementation. It is noted that although singing is primarily an acoustic and auditory phenomenon, video records of the singer are highly valuable. Their benefit, however, must be weighed against challenges arising from ethical considerations and storage requirements. Issues of ownership and data sharing are also raised as are practical matters of choice of platform, storage, formats, backup, human resources, and long-term preservation.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,016 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,146 | 0,097 |
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 ».