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Enregistrement W3118310233

REFLEXOES SOBRE A CLASSIFICACAO DA QUALIDADE ACUSTICA DE DADOS DE CORPORA ORAIS

2020· article· pt· W3118310233 sur OpenAlexaff
Lúcia de Almeida Ferrari, Heliana Mello, Marcelo Bernardes Vieira

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corpora de fala geralmente servem como base para estudos de interface entre prosodia, pragmatica e sintaxe, alem daqueles fonetico-fonologicos. Uma boa audibilidade e essencial, mas nao sempre suficiente para estas finalidades. Neste artigo sao apresentados os procedimentos metodologicos e os criterios adotados na classificacao da qualidade acustica dos corpora da familia C-ORAL (CRESTI; MONEGLIA, 2005; RASO; MELLO, 2012). Especificamente, serao mostrados os avancos metodologicos implementados especialmente no C-ORAL-BRASIL II (RASO; MELLO; FERRARI, em preparacao). O protocolo preve as etapas de amostragem dos trechos de audio e a analise dos parametros avaliados: relacao sinal-ruido, sobreposicao, f0 e formantes (F1 e F2). O procedimento utilizou uma serie de scripts em Praat que permitiu automatizar a extracao dos dados necessarios a avaliacao. O papel do avaliador e determinante na conferencia dos varios parametros, pois seu julgamento e dirigido atraves de criterios precisos, mas que necessitam de checagem a oitiva, por inspecao visual do espectrograma e de eventuais correcoes manuais. Cada parametro recebeu uma etiqueta que indica seu valor. Para se obter uma etiqueta final de cada audio, que contemple os varios parametros, calculou-se uma media ponderada com valores arbitrarios atribuidos a cada parametro. Os pesos maiores foram atribuidos a f0 e formantes, por se entender que eles sao os mais relevantes para as analises fonetico-fonologicas alem daquelas pragmaticas.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
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