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Enregistrement W4399207510 · doi:10.31234/osf.io/v5sqj

Bowed air columns and blown plates: Odd combinations of excitation mechanisms and resonant structures impact perception

2024· preprint· en· W4399207510 sur OpenAlexaff
Erica Ying Huynh, Joël Bensoam, Stephen McAdams

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Response to Dynamic Loads
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionExcitationAcousticsMaterials scienceStructural engineeringPhysicsPsychologyEngineeringQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examines how interactions between excitation mechanisms and resonant structures influence the perception of these mechanical components. Nine interactions between three excitations (bowing, blowing, striking) and three resonators (string, air column, plate) were simulated with Modalys, a digital physically inspired modeling platform. Interactions were either typical (e.g., bowed string) or atypical (e.g., bowed air column) of acoustic musical instruments. Two experiments were conducted using three exemplars of each interaction. Exemplars were created by manipulating two parameters that affect the resulting timbres for each excitation type. Two groups of listeners rated how well the exemplars resembled each excitation type (Experiment 1) or each resonator type (Experiment 2). Listeners assigned the highest resemblance ratings to the correct excitations and resonators that produced the typical interactions. For the atypical interactions, listeners assigned the highest resemblance ratings to either the correct excitation or resonator but not both. The mechanical component they correctly perceived biased perception toward the complementary component that it most typically interacts with in acoustic musical instruments. Mental models for sound source components seem to be limited by listeners’ familiarity with them.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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