1,720,958 research outputs found
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Les composantes de la parole dans la caractérisation phonétique du locuteur : étude sur la complémentarité et la redondance véhiculées des informations
No full textLa décomposition du signal vocal en unités phonétiquement significatives permet d'analyser les variations inter- et intra- locuteur. Ces unités sont des composantes associées à des caractéristiques dont la nature est liée aux aspects physiques, psychologiques et sociaux d'un locuteur. Dans cette thèse, nous comparons une caractérisation perceptive, une analyse phonétique et des techniques de modélisation avancées par des réseaux de neurones à convolution (CNN).L'analyse des clusterings montre que les résultats perceptifs sont cohérents avec ceux obtenus par les approches CNN et phonétique, ce qui soutient leurs applications en phonétique. Nos résultats mettent en évidence que les spectrogrammes sont la représentation de la parole la plus précise pour l'identification des locuteurs (96% de bonnes réponses en moyenne). Les formants et des harmoniques plus élevés sont plus importants dans la caractérisation des voix féminines. En revanche, les caractéristiques de la qualité de la voix, telles que le souffle et la raucité, jouent un rôle majeur dans la caractérisation des voix masculines. Le lien entre les coefficients cepstraux à fréquence Mel (MFCC) et les mesures phonétiques classiques est également examiné. Les MFCC sont principalement liés à l'intensité et à f0 dans la caractérisation des voix féminines, tandis qu'aux distributions d'énergie et à la forme spectrale de bas niveau pour celle des voix masculines.Nos résultats confirment l'importance de la description de la variation intra-locuteur pour une compréhension plus complète des différences entre locuteurs.The decomposition of the speech signal into phonetically meaningful units allows the analysis of between- and within- speaker variations. These are components associated with characteristics whose nature relates to the physical, psychological and social aspects of a speaker. In this thesis, we compare perceptual characterisation results with a phonetic analysis and advanced modelling techniques through Convolutional Neural Networks (CNN).Clusterings’ analysis shows that the perceptual results are coherent with those obtained by the CNN and phonetic approaches, which supports the application of these methods in Phonetics. Our results highlight that spectrograms are the most accurate speech representation for speaker identification (96% correct answers on average). Higher formants and harmonics are more important in the characterisation of female voices. Whereas, voice quality characteristics, such as breathiness and hoarseness, play a major role in the characterisation of male speakers. The comparison between Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and classical phonetic measurements is also examined. The MFCC are mainly linked to intensity and f0 in the characterisation of female speakers, while to the distributions of energy and low level spectral shape for male speakers.Our findings confirm the importance of describing the within-speaker variation for a more complete understanding of between-speakers differences
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
Les composantes de la parole dans la caractérisation phonétique du locuteur : étude sur la complémentarité et la redondance des informations véhiculées
No full textThe decomposition of the speech signal into phonetically meaningful units allows the analysis of between- and within- speaker variations. These are components associated with characteristics whose nature relates to the physical, psychological and social aspects of a speaker. In this thesis, we compare perceptual characterisation results with a phonetic analysis and advanced modelling techniques through Convolutional Neural Networks (CNN).Clusterings’ analysis shows that the perceptual results are coherent with those obtained by the CNN and phonetic approaches, which supports the application of these methods in Phonetics. Our results highlight that spectrograms are the most accurate speech representation for speaker identification (96% correct answers on average). Higher formants and harmonics are more important in the characterisation of female voices. Whereas, voice quality characteristics, such as breathiness and hoarseness, play a major role in the characterisation of male speakers. The comparison between Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and classical phonetic measurements is also examined. The MFCC are mainly linked to intensity and f in the characterisation of female speakers, while to the distributions of energy and low level spectral shape for male speakers.Our findings confirm the importance of describing the within-speaker variation for a more complete un- derstanding of between-speakers dierences.La décomposition du signal vocal en unités phonétiquement significatives permet d’analyser les variations inter- et intra- locuteur. Ces unités sont des composantes associées à des caractéristiques dont la nature est liée aux aspects physiques, psychologiques et sociaux d’un locuteur. Dans cette thèse, nous comparons une caractérisation perceptive, une analyse phonétique et des techniques de modélisation avancées par des réseaux de neurones à convolution (CNN).L’analyse des clusterings montre que les résultats perceptifs sont cohérents avec ceux obtenus par les approches CNN et phonétique, ce qui soutient leurs applications en phonétique. Nos résultats mettent en évidence que les spectrogrammes sont la représentation de la parole la plus précise pour l’identification des locuteurs (96% de bonnes réponses en moyenne). Les formants et des harmoniques plus élevés sont plus importants dans la caractérisation des voix féminines. En revanche, les caractéristiques de la qualité de la voix, telles que le soue et la raucité, jouent un rôle majeur dans la caractérisation des voix masculines. Le lien entre les coecients cepstraux à fréquence Mel (MFCC) et les mesures phonétiques classiques est également examiné. Les MFCC sont principalement liés à l’intensité et à f dans la caractérisation des voix féminines, tandis qu’aux distributions d’énergie et à la forme spectrale de bas niveau pour celle des voix masculines.Nos résultats confirment l’importance de la description de la variation intra-locuteur pour une compréhension plus complète des diérences entre locuteurs
Les composantes de la parole dans la caractérisation phonétique du locuteur : étude sur la complémentarité et la redondance véhiculées des informations
No full textThe decomposition of the speech signal into phonetically meaningful units allows the analysis of between- and within- speaker variations. These are components associated with characteristics whose nature relates to the physical, psychological and social aspects of a speaker. In this thesis, we compare perceptual characterisation results with a phonetic analysis and advanced modelling techniques through Convolutional Neural Networks (CNN).Clusterings’ analysis shows that the perceptual results are coherent with those obtained by the CNN and phonetic approaches, which supports the application of these methods in Phonetics. Our results highlight that spectrograms are the most accurate speech representation for speaker identification (96% correct answers on average). Higher formants and harmonics are more important in the characterisation of female voices. Whereas, voice quality characteristics, such as breathiness and hoarseness, play a major role in the characterisation of male speakers. The comparison between Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and classical phonetic measurements is also examined. The MFCC are mainly linked to intensity and f0 in the characterisation of female speakers, while to the distributions of energy and low level spectral shape for male speakers.Our findings confirm the importance of describing the within-speaker variation for a more complete understanding of between-speakers differences.La décomposition du signal vocal en unités phonétiquement significatives permet d'analyser les variations inter- et intra- locuteur. Ces unités sont des composantes associées à des caractéristiques dont la nature est liée aux aspects physiques, psychologiques et sociaux d'un locuteur. Dans cette thèse, nous comparons une caractérisation perceptive, une analyse phonétique et des techniques de modélisation avancées par des réseaux de neurones à convolution (CNN).L'analyse des clusterings montre que les résultats perceptifs sont cohérents avec ceux obtenus par les approches CNN et phonétique, ce qui soutient leurs applications en phonétique. Nos résultats mettent en évidence que les spectrogrammes sont la représentation de la parole la plus précise pour l'identification des locuteurs (96% de bonnes réponses en moyenne). Les formants et des harmoniques plus élevés sont plus importants dans la caractérisation des voix féminines. En revanche, les caractéristiques de la qualité de la voix, telles que le souffle et la raucité, jouent un rôle majeur dans la caractérisation des voix masculines. Le lien entre les coefficients cepstraux à fréquence Mel (MFCC) et les mesures phonétiques classiques est également examiné. Les MFCC sont principalement liés à l'intensité et à f0 dans la caractérisation des voix féminines, tandis qu'aux distributions d'énergie et à la forme spectrale de bas niveau pour celle des voix masculines.Nos résultats confirment l'importance de la description de la variation intra-locuteur pour une compréhension plus complète des différences entre locuteurs
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
No full textWe have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
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