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Enregistrement W2942470146 · doi:10.1121/1.5101329

Surveying the sounds used in the Journal of the Acoustical Society of America (1950–2017)

2019· article· en· W2942470146 sur OpenAlexaff
Michael Schutz, Jessica Gillard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionActive listeningStimulus (psychology)Selective auditory attentionNatural soundsRelevance (law)Computer scienceAuditory perceptionCognitive psychologyAuditory stimuliPsychologyPsychoacousticsAcousticsSpeech recognitionCognitionCommunicationSelective attention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The earliest auditory psychophysical experiments involved naturalistic sounds such as hammers striking plates. The subsequent development and ubiquity of desktop computing gave researchers the ability to more precisely control stimulus parameters such as frequency, amplitude, and duration (Neuhoff, 2004). However much of our everyday listening is for events rather than easily manipulated properties (Gaver, 1993), and the world lacks the kinds of constrained sounds often used in auditory research (Phillips et al., 2002). Although simplistic auditory stimuli hold benefits with respect to control, their disproportionate use poses problems for generalizing outcomes from key experiments. To provide insight into the sounds used in auditory perception research, we surveyed a representative sample of auditory stimuli from 217 psychophysical experiments published in JASA between 1950 and 2017. Our survey documents a disproportionate focus on simplistic sounds, with less than 4% of psychophysical experiments using stimuli exhibiting the dynamic temporal structures characteristic of natural auditory events. We will discuss the implications of these findings in the content of ongoing areas of inquiry of broad relevance to the auditory perception community.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0120,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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