Weighing the anchor in categorization of sound level
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Categorization of sound level requires that the subject classify the intensity of stimulus tones into appropriate response categories. Intensities are selected at random from a fixed stimulus range and stimulus-response pairs are tabulated into a stimulus-response matrix. Anchor or edge effects are well-recognized phenomena by which tones selected from the extremities of the stimulus range are classified with greater accuracy than tones in mid-range. Observation reveals that data in the center rows of a matrix follow a typical normal error distribution, while data in extreme rows follow a heavily skewed distribution with smaller variance. We propose that the distribution of responses along all rows of the stimulus-response matrix is described by a single, underlying normal density of constant variance. We develop the mathematical theory for extracting this constant underlying variance, σ 2 , from an experimental matrix. A set consisting of all possible matrices (including the parent matrix) with core variance, σ 2 , and containing the usual anchor phenomena, can then be generated at will. Using this core variance, we derive an expression for the transmitted information, I t , that comprises a non-anchor and anchor contribution, whereby the size of the anchor effect may be quantified. Essentially, we provide a method for removing anchor effects and revealing the single core variance that represents, by hypothesis, the stimulus-response matrix.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 découle