Data from: What do we mean with sound semantics, exactly? A survey of taxonomies and ontologies of everyday sounds
Notice bibliographique
Résumé
Data from: What do we mean with sound semantics, exactly? A survey of taxonomies and ontologies of everyday sounds (2022, Frontiers in Psychology) <br> Bruno L. Giordano1,*§, Ricardo de Miranda Azevedo2,*, Yenisel Plasencia-Calaña3, Elia Formisano3,4,¶, Michel Dumontier2,3,¶ <br> 1 Institut des Neurosciences de La Timone, CNRS UMR 7289 – Université Aix-Marseille, Marseille, France; <br> 2 Institute of Data Science, Faculty of Science and Engineering, Maastricht University, Maastricht, The Netherlands <br> 3 BISS institute, Faculty of Science and Engineering, Maastricht University, Maastricht, The Netherlands <br> 4 Department of Cognitive Neuroscience, Faculty of Psychology and Neuroscience, Maastricht University, Maastricht, The Netherlands <br> * co-first author ¶ co-senior author § correspondence: bruno.giordano@univ-amu.fr <br> Abstract:<br> Taxonomies and ontologies for the characterization of everyday sounds have been developed in several research fields, including auditory cognition, soundscape research, artificial hearing, sound design, and medicine. Here, we surveyed thirty-six of such knowledge organization systems, which we identified through a systematic literature search. To evaluate the semantic domains covered by these systems within a homogeneous framework, we introduced a comprehensive set of verbal sound descriptors (sound source properties; attributes of sensation; sound signal descriptors; onomatopoeias; music genres), which we used to manually label the surveyed descriptor classes. We reveal that most taxonomies and ontologies were developed to characterize higher-level semantic relations between sound sources in terms of the sound-generating objects and actions involved (what/how), or in terms of the environmental context (where). This indicates the current lack of a comprehensive ontology of everyday sounds that covers simultaneously all semantic aspects of the relation between sounds. Such an ontology may have a wide range of applications and purposes, ranging from extending our scientific knowledge of auditory processes in the real world, to developing artificial hearing systems. <br> Usage: We include data for 36 taxonomies/ontologies of natural sounds (xlsx file). An owl implementation for each of the taxonomies/ontologies is also provided (zip file).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 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 tête enseignante, 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 ».