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Enregistrement W4400288369 · doi:10.1121/10.0027229

One size does not fit all: Three tools and approaches for soundscape simulations

2024· article· en· W4400288369 sur OpenAlexaff
Valérian Fraisse, Cynthia Tarlao, Richard Yanaky, Catherine Guastavino

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoundscapeComputer scienceData scienceAcousticsPhysicsSound (geography)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a reflection on three prototypes of real-time interactive soundscape simulators aimed at supporting participatory urban sound planning and interventions. These prototypes were developed as part of the Sounds in the City cross-sectoral partnership through an iterative process involving various stakeholders. Each prototype enables different ways to manipulate soundscapes through tailored interfaces and audio/visual outputs, targeting different types of users. The first version is audio-only and uses live music tools for Ambisonics spatialization, with limited environmental modeling for co-design exercises with urban and sound professionals. The second version builds on the idea of the first and adds acoustic modeling. It was used to assess the impact of sound installations in public spaces through research-creation involving sound artists and residents. The last version utilizes (desktop or head-mounted) virtual reality with binaural rendering, immersing the user in an audio-visual city to raise sound awareness and support urban soundscape design. We emphasize that there is no one-size-fits-all tool. Rather, we highlight how different tools are needed for different auralization tasks and target user groups. These tools are presented through examples of early-stage conceptualization, educational components, creative processes, laboratory-based soundscape assessments, and both individual and participatory design sessions.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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