Bibliographic record
Abstract
Les capacités du système auditif humain sont phénoménales.La plage dynamique qu'il supporte, la plage de fréquences qu'il couvre, et également, sa capacité à détecter et identifier la parole en présence de bruits parasites sont étonnantes.Dans la vie quotidienne, on utilise ces capacités de différentes façons: la communication orale, les alertes et les alarmes, l'analyse des appareils et des machines comme les ordinateurs et les voitures.Par exemple, "Est-ce que mon appareil est en marche ?", "Est-ce qu'il semble fonctionner normalement ou est-ce que quelque chose ne va pas?".De plus, nous utilisons aussi notre système auditif pour diverses formes de divertissement.Le revers de la médaille de ses capacités magnifiques est qu'elles posent des difficultés par exemple lors de la conception des bâtiments, des machines et d'appareils électroniques comme les téléphones mobiles, les ordinateurs, les écouteurs, les microphones, etc. Et bien que nous ayons cette capacité phénoménale à comprendre la parole dans les situations difficiles, on a souvent du mal à entendre ou du mal à comprendre.De plus, le système auditif humain s'abîme facilement.Ce document présente d'anciens et de nouveaux résultats de recherches liés aux capacités du système auditif et quelques-uns des challenges posés par ce dernier.Le contenu de cet article a été présenté lors de la Semaine canadienne de l'acoustique 2014 (Acoustics Week in Canada 2014 ) lors de l'une des trois présentations plénières invitées.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.093 | 0.042 |
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".