The Jena Voice Learning and Memory Test (JVLMT)
Notice bibliographique
Résumé
The JVLMT is a 22 min- standardized voice memory test with a learning phase, a repetition phase and a testing phase. Participants learn 8 voice identities which they later have to recognize among 2 foils (3-alternative forced-choice task). The testing phase includes 22 items with varying difficulty (Rasch-conform). All stimuli contain pseudo speech utterances with similar-to-English phonetics which enable the applicability of the test independent of participants’ native language. Results of each participant will be displayed at the end of the test as well as norms. Single-trial results are also included. The JVLMT is available as programmed in PsychoPy (cf. PDF document "JVLMT User Instructions"). Who is eligible to use the JVLMT? The JVLMT has been developed and validated for research purposes between 2018 – 2020 by researchers of the Friedrich-Schiller University Jena, Germany and the RWTH University of Aachen. The test is free to use in a non-profit manner, without the need to register. For details of the development and validation, please refer to the paper by Humble et al. (2023), which must be cited whenever the JVLMT is used: Humble, D., Schweinberger, S. R., Mayer, A., Jesgarzewsky, T. L., Dobel, C., & Zäske, R. (2023). The Jena Voice Learning and Memory Test (JVLMT): A standardized tool for assessing the ability to learn and recognize voices. Behavior Research Methods, 55(3), 1352-1371. doi:10.3758/s13428-022-01818-3 Acknowledgements: We thank Professor David R. Feinberg (McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) for assistance with the implementation of the online version of the JVLMT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».