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Enregistrement W4386464308 · doi:10.1525/mp.2023.41.1.74

Albert S. Bregman (1936–2023)

2023· article· en· W4386464308 sur OpenAlexaffabout
Stephen McAdams

Notice bibliographique

RevueMusic Perception An Interdisciplinary Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIconPerceptionCitationPsychologyVisual artsLibrary scienceComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Article| September 01 2023 Albert S. Bregman (1936–2023) Stephen McAdams Stephen McAdams McGill University, Montreal, Canada This piece was written by Stephen McAdams, with thoughts taken from Susan Pinker, Howard Steiger, Don Donderi, and Norman White. Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Music Perception (2023) 41 (1): 74–75. https://doi.org/10.1525/mp.2023.41.1.74 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn Email Tools Icon Tools Get Permissions Cite Icon Cite Search Site Citation Stephen McAdams; Albert S. Bregman (1936–2023). Music Perception 1 September 2023; 41 (1): 74–75. doi: https://doi.org/10.1525/mp.2023.41.1.74 Download citation file: Ris (Zotero) Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentMusic Perception Search Al Bregman worked in Experimental Psychology for nearly 50 years, primarily studying auditory perception, but with occasional forays into visual perception as well. He directed his entire career toward understanding the way human listeners succeed in perceptually organizing the complex acoustic field into distinct sound sources and into the events and event streams they produce. Within this study area, Al made the most significant theoretical contributions of the many scientists working in the sub-discipline of auditory psychology. His conception of perceptual organization drew its main inspiration from the Gestalt psychologists, but he brought many concepts from computer science and artificial intelligence to bear on his theorizing, leading to the development of such concepts as: 1) primitive auditory scene analysis being an heuristic process to which a number of possible acoustic cues and sensory mechanisms contribute, 2) schema-based auditory organization being a selective process that draws information from the complex acoustic... You do not currently have access to this content.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,284 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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