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Enregistrement W4229760569 · doi:10.7287/peerj.3734v0.1/reviews/2

Peer Review #2 of "The influence of fundamental frequency on perceived duration in spectrally comparable sounds (v0.1)"

2017· peer-review· en· W4229760569 sur OpenAlexaff
Caitlin Dawson, Daniel Aalto, Juraj Šimko, Martti Vainio

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMisericordia Community Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)AudiologyPsychologyAcousticsPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The perceived duration of a sound is affected by its fundamental frequency and intensity: higher sounds are judged to be longer, as are sounds with greater intensity.Since increasing intensity lengthens the perceived duration of the auditory object, and increasing the fundamental frequency increases the sound's perceived loudness (up to ca.3 kHz), frequency modulation of duration could be potentially explained by a confounding effect where the primary cause of the modulation would be variations in intensity.Here, a series of experiments are described that were designed to disentangle the contributions of fundamental frequency, intensity, and duration to perceived loudness and duration.In two forced-choice tasks, participants judged duration and intensity differences between two sounds varying simultaneously in intensity, fundamental frequency, fundamental frequency gliding range, and duration.The results suggest that fundamental frequency and intensity each have an impact on duration judgments, while frequency gliding range did not influence the present results.We also demonstrate that the modulation of perceived duration by sound fundamental frequency cannot be fully explained by the confounding relationship between frequency and intensity.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2450,151

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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