DECRUITMENT OF THE PERCEPTION OF CHANGING SOUND INTENSITY FOR SIMULATED SELF-MOTION
Notice bibliographique
Résumé
Of the many cues that could be used to gauge self-motion, auditory cues seem to be the least studied. Lis-teners could potentially use either a sweep of rising sound intensity to judge their self-motion towards an object or con-versely use a sweep of falling sound intensity to judge their motion away from an object. Whether the sweep is rising or falling the listener must judge both the change in inten-sity across the sweep, and the temporal span of the sweep. Studies indicate that sweeping intensities are misperceived so that the sound intensity at the end of the sweep is judged differently than when the final sound intensity is presented alone. Although there is ongoing discussion as to whether the induced fading is greater for rising sound intensity as op-posed to falling sound intensity, both phenomena affect the perception of self-motion. This paper presents a series of experiments that examined self-motion perception with au-ditory cues. Results confirm the finding of decruitment for a sweeping broadband sound source that decreases at vari-ous rates of acceleration. Furthermore, the phenomenon of decruitment was greatly diminished at higher accelerations indicating that this phenomenon is likely correlated to the lowest rate at which listeners can perceive a change in in-tensity. 1.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».