De la thermoception à la perception auditive : en quête de l’identité du son « froid »
Bibliographic record
Abstract
La description du son peut prendre mille et un visages, de l’onomatopée à la métaphore. En musique, parmi les analogies fréquemment employées, on retrouve des descripteurs faisant référence à différentes modalités sensorielles : brillant, sombre (vision), rugueux, lisse (toucher), velouté, aigre (goût). La thermoception – la perception de la température via des récepteurs cutanés – n’est pas en reste puisque la chaleur du son est un attribut régulièrement utilisé par les musiciens pour décrire le timbre ou la qualité du son. Ainsi, le son « chaud » est un son à la fois rond, doux et ouvert, et le son « froid » est généralement de caractères métallique, brillant et mince. Dans cet article, nous présenterons une synthèse d’études sur la perception auditive et la sémantique du timbre qui ont investigué les descripteurs verbaux reliés à la chaleur ou à la froideur du son ainsi que leurs corrélats acoustiques. Nous tenterons également de présenter quelques hypothèses sur les origines multisensorielles de la perception de cette qualité sonore.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".