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Enregistrement W2897597734 · doi:10.1121/1.5068532

Concave surfaces and acoustics of performance spaces—Part I— Hybrid ray-image analysis

2018· article· en· W2897597734 sur OpenAlexaffabout
Eva M. Johnston-Iafelice, Ramani Ramakrishnan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSound pressureSpace (punctuation)Sound (geography)AcousticsPlane (geometry)Focus (optics)Current (fluid)Field (mathematics)Cardinal pointMeasure (data warehouse)OpticsComputer sciencePhysicsGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current acoustic practices deem that concave surfaces do not provide good acoustical performance. However, old cathedrals, churches, and enclosed performance spaces with concave interiors seem to perform well. Part I of the current investigation analyzes the acoustical performance of spaces with curved surfaces. The main focus of the current investigation was to research the uniformity of the sound field produced by curved surfaces by analyzing sound pressure level distribution throughout the audience space. It studied the impact of the focal plane on the overall sound distribution within an enclosed space. To analyze the effect of curved surfaces at different frequencies, three enclosed rooms with curved surfaces were used to measure the sound pressure levels throughout an audience space: the Paul Crocker Gallery in the Ryerson Architecture Building, Toronto; St. Martin-in-the-fields Anglican Church, Toronto; and Wigmore Hall, United Kingdom. The evaluations were achieved with both experimental methods, and computer simulations using hybrid-ray-image methods. Computer simulations were validated by the initial on-site measurements in the Toronto locations. After these evaluations were performed, results showed that in these conditions, the curved surfaces had minimal negative impact as perceived by the audience. The results of the investigation will be presented in this paper.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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