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Enregistrement W4411368537 · doi:10.1121/10.0036699

Introduction to the special issue on: Advances in soundscape: Emerging trends and challenges in research and practice

2025· article· en· W4411368537 sur OpenAlexaff
Francesco Aletta, Bhan Lam, Cynthia Tarlao, Tin Oberman, Andrew Mitchell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoundscapeEngineering ethicsDiversification (marketing strategy)Field (mathematics)Data scienceCategorizationEmerging technologiesPolitical scienceManagement scienceComputer scienceEngineeringArtificial intelligenceBusinessSound (geography)Marketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This editorial introduces the special issue "Advances in Soundscape: Emerging Trends and Challenges in Research and Practice" published jointly by The Journal of the Acoustical Society of America (JASA) and JASA Express Letters. Marking over a decade since the last dedicated issue on soundscape research in JASA, this collection highlights the rapid evolution and diversification in the field. It features 28 peer-reviewed articles from international research teams, showcasing advances in methodology, technological applications, theoretical developments, and real-world implementations across various acoustic environments. We categorize the contributions thematically, identify emerging trends and ongoing challenges, and offer perspectives for future research and practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,028

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,390 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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