Identification des propriétés psychoacoustiques des acouphènes de huit musiciens et synthèse de portraits acouphéniques
Bibliographic record
Abstract
Cette étude explore les diverses formes prises par l’acouphène sur la base d’une identification des propriétés psychoacoustiques inhérentes à cette sensation auditive fantôme, et à travers la création de portraits acouphéniques. Des entrevues ont été menées auprès de huit participants musiciens qui ont décrit leurs acouphènes et se sont livrés à un protocole de synthèse sonore alliant mesures quantitatives et évaluations qualitatives des percepts. Échantillons sonores, oscillateurs et générateurs de bruits, filtres et autres outils de synthèse ont été utilisés dans l’élaboration de portraits acouphéniques individuels. Ce processus a révélé la pertinence de l’appariement des propriétés psychoacoustiques de la fréquence et de l’intensité généralement mesurées dans une évaluation clinique typique, mais aussi l’évaluation du contenu spectral, des modulations de hauteur et d’amplitude, des enveloppes temporelles et spectrales, de la localisation, et ce pour une multiplicité de percepts chez un même participant. La complexité de ces portraits renvoie à la particularité et la subjectivité de la réalité acouphénique de chacun des sujets, et si l’appariement clinique a pour but premier de donner une tangibilité à l’acouphène, la considération des attributs plus qualitatifs, « comment sonne l’acouphène », accentue cette tangibilité. La mise en forme dans le réel et le partage de cette réalit acouphénique associée à un sentiment d’individualité et d’unicité pourrait faciliter le chemin vers l’acceptation de la condition, spécialement pour des musiciens aptes à discuter de ces particularités psychoacoustiques.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".