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Enregistrement W7061149415

Perceptual illusions in the auditory domain

2009· dissertation· en· W7061149415 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionIllusionCognitionAuditory scene analysisAuditory perceptionSensory systemFocus (optics)Auditory system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

cognitive illusions have provided an essential basis for understanding cognitive processes across a range of contexts.Such sources of error in the performance of cognitive tasks have been fundamental in instructing researchers about mechanisms underlying low-lever perceptuar experience, remembering, and judgment and decision-making' Essential for illuminating inefficiencies in human cognitive abilities, such research has also provided clues about basic cognitive mechanisms.specifi calry, one important outcome of adopting a research focus that emphasizes cognitive illusions is that human cognitive processing does not directly make contact with either the sensory environment or representations of prior experience.Instead, at least in part, all aspects of cognitive processing reflect an imperfect construction of reality.In the case of auditory perceptual experience, an appreciation of this role of constructive processes must complement the more traditional approach of treating the perception of simple sounds and sound sequences as guided mainry by low-lever processing of sensory input.My research balances the more typicar emphasis on bottom_up processes of auditory perception by providing an investigation of top-down sources of error in perception of the spatial location, temporal duration and intensity of auditory events.In a series of experiments' I demonstrated that the perceived duration and intensity of auditory events can depend on the nature and degree of frequency change within a sound.The results of the current study provide one example as to how one feature of a sound can be used as an erroneous basis for generating judgments about some other dimension.The broad implication is that pattems of errors observed within the laboratory provide a usefi.llbasis for discovering the essential knowledge that everyday experience provides.Although AesrRAcr PrncspruerlrrusroNs ii pnnc¡pruarlrrusro¡¡s iii they may occasionally lead to error, as Gigerenzer and Todd (2000) have proposed, it is people's tendency to rely on fast heuristics that usually lead to accurate decisions that is at the root of human intellectual superiority.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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