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Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe 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
Peut-on entendre les murs d'une pièce ? Méthodes inverses guidées par la physique et la donnée pour le traitement du signal acoustique
No full textClose your eyes, clap your hands. Can you hear the shape of the room? Is the floor made of tiles or carpet? The perceptual side of these questions will preserve its mystery for now, and will be left as an intriguing self-experimental challenge to the reader. Meanwhile, the core of this thesis (Part II) synthesizes a research journey that started eight years ago, attempting to tackle them as an engineering problem. Namely, given microphone recordings of a sound source in a room, what can be said geometrically and acoustically not about the source, but about the room? Formalizing this puzzle will give rise to a rich and fascinating network of inverse problems, at the crossroad of computer science, mathematics and physics, most of which remain open to date.Beside the sheer scientific curiosity triggered by the seemingly simple and fundamental nature of these questions, making progress on them could benefit a number of applications, from simplifying and refining the acoustic diagnosis of rooms, to making audio augmented reality more immersive, to enhancing spatial audio reproduction, to improving the processing of indoor audio signals for teleconferencing, smart devices and hearing aids.We will present a series of algorithmic contributions to this field, leveraging tools from signal processing, optimization and machine learning, using both models primarily driven by physics and models primarily driven by simulated data. Along the way, some progress will be made in framing the feasibility and well-posedness of these problems, in developing forward and inverse models that strike a balance between complexity and realism, and in understanding the mechanisms that underpin the generalizability of such models to real-world data. Some promising experimental results will be reported on estimating the dimensions, volume, surface area, reflectors' absorption and reverberation time of a room from either impulse response measurements or audio recordings, with or without the aid of geometrical knowledge. We will also investigate the potential benefit of knowing and exploiting such quantities in tasks beyond room acoustics, such as localizing and separating sound sources. The main part of the thesis will be concluded by offering directions for future research in the field. Then, Part III presents short summaries of other contributions by the author to the broader field of audio signal processing over the past twelve years.Fermez les yeux, tapez dans vos mains. Entendez-vous la forme de la pièce? Le sol est-il fait de carrelage, ou de moquette? L'aspect perceptif de ces questions préservera son mystère pour le moment, et sera laissé comme un défi intrigant d'auto-expérimentation pour le lecteur. En attendant, le cœur de cette thèse (Partie II) synthétise un cheminement de recherche qui a débuté il y a huit ans, en essayant d'attaquer ces questions comme un problème d'ingénierie. Plus précisément, étant donnés des enregistrements microphoniques d'une source sonore dans une pièce, que peut-il être dit géométriquement et acoustiquement non pas sur la source, mais sur la pièce? Formaliser cette énigme lèvera le voile sur un riche et fascinant univers de problèmes inverses, à la croisée de l'informatique, des mathématiques et de la physique, dont la plupart restent ouverts à ce jour. Au-delà de l'irrésistible curiosité scientifique causée par l'apparente simplicité et la nature fondamentale de ces questions, obtenir des progrès sur celles-ci pourrait bénéficier à de nombreuses et diverses applications: simplifier et améliorer le diagnostic acoustique des salles, rendre la réalité augmentée plus immersive, affiner la reproduction audio spatiale, ou encore améliorer le traitement des signaux audio pour la visioconférence, les enceintes connectées et les aides auditives. Nous présenterons ici une série de contributions algorithmiques à ce domaine, tirant profit d'outils venant du traitement du signal, de l'optimisation, et de l'apprentissage automatique, reposant à la fois sur des modèles principalement guidés par la physique et des modèles principalement guidés par des données simulées. Au passage, nous affinerons notre compréhension de la faisabilité et du caractère bien posé des problèmes associés, nous progresserons sur le développement de modèles directs et inverses trouvant un juste milieu entre complexité et réalisme, et nous identifierons certains des mécanismes sous-jacents à la généralisabilité de tels modèles aux données réelles. Nous rapporterons des résultats expérimentaux encourageant sur l'estimation des dimensions, du volume, de la surface, de l'absorption des réflecteurs et du temps de réverbération d'une salle, à partir de mesures de réponses impulsionnelles ou d'enregistrements audio, avec ou sans l'aide de connaissances géométriques. Nous étudierons également l'intérêt potentiel de connaître et d'exploiter de telles quantités pour des tâches allant au-delà de l'acoustique des salles, comme la localisation et la séparation de sources sonores. La partie principale de la thèse sera conclue en offrant des directions futures de recherche dans le domaine. Pour finir, la partie~\ref{part:snippets} présente de courts résumés d'autres contributions de l'auteur au domaine plus large du traitement du signal audio au cours des douze dernières années
Variations on the Author
Full text link“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
Peut-on entendre les murs d'une pièce ? Méthodes inverses guidées par la physique et la donnée pour le traitement du signal acoustique
No full textClose your eyes, clap your hands. Can you hear the shape of the room? Is the floor made of tiles or carpet? The perceptual side of these questions will preserve its mystery for now, and will be left as an intriguing self-experimental challenge to the reader. Meanwhile, the core of this thesis (Part II) synthesizes a research journey that started eight years ago, attempting to tackle them as an engineering problem. Namely, given microphone recordings of a sound source in a room, what can be said geometrically and acoustically not about the source, but about the room? Formalizing this puzzle will give rise to a rich and fascinating network of inverse problems, at the crossroad of computer science, mathematics and physics, most of which remain open to date.Beside the sheer scientific curiosity triggered by the seemingly simple and fundamental nature of these questions, making progress on them could benefit a number of applications, from simplifying and refining the acoustic diagnosis of rooms, to making audio augmented reality more immersive, to enhancing spatial audio reproduction, to improving the processing of indoor audio signals for teleconferencing, smart devices and hearing aids.We will present a series of algorithmic contributions to this field, leveraging tools from signal processing, optimization and machine learning, using both models primarily driven by physics and models primarily driven by simulated data. Along the way, some progress will be made in framing the feasibility and well-posedness of these problems, in developing forward and inverse models that strike a balance between complexity and realism, and in understanding the mechanisms that underpin the generalizability of such models to real-world data. Some promising experimental results will be reported on estimating the dimensions, volume, surface area, reflectors' absorption and reverberation time of a room from either impulse response measurements or audio recordings, with or without the aid of geometrical knowledge. We will also investigate the potential benefit of knowing and exploiting such quantities in tasks beyond room acoustics, such as localizing and separating sound sources. The main part of the thesis will be concluded by offering directions for future research in the field. Then, Part III presents short summaries of other contributions by the author to the broader field of audio signal processing over the past twelve years.Fermez les yeux, tapez dans vos mains. Entendez-vous la forme de la pièce? Le sol est-il fait de carrelage, ou de moquette? L'aspect perceptif de ces questions préservera son mystère pour le moment, et sera laissé comme un défi intrigant d'auto-expérimentation pour le lecteur. En attendant, le cœur de cette thèse (Partie II) synthétise un cheminement de recherche qui a débuté il y a huit ans, en essayant d'attaquer ces questions comme un problème d'ingénierie. Plus précisément, étant donnés des enregistrements microphoniques d'une source sonore dans une pièce, que peut-il être dit géométriquement et acoustiquement non pas sur la source, mais sur la pièce? Formaliser cette énigme lèvera le voile sur un riche et fascinant univers de problèmes inverses, à la croisée de l'informatique, des mathématiques et de la physique, dont la plupart restent ouverts à ce jour. Au-delà de l'irrésistible curiosité scientifique causée par l'apparente simplicité et la nature fondamentale de ces questions, obtenir des progrès sur celles-ci pourrait bénéficier à de nombreuses et diverses applications: simplifier et améliorer le diagnostic acoustique des salles, rendre la réalité augmentée plus immersive, affiner la reproduction audio spatiale, ou encore améliorer le traitement des signaux audio pour la visioconférence, les enceintes connectées et les aides auditives. Nous présenterons ici une série de contributions algorithmiques à ce domaine, tirant profit d'outils venant du traitement du signal, de l'optimisation, et de l'apprentissage automatique, reposant à la fois sur des modèles principalement guidés par la physique et des modèles principalement guidés par des données simulées. Au passage, nous affinerons notre compréhension de la faisabilité et du caractère bien posé des problèmes associés, nous progresserons sur le développement de modèles directs et inverses trouvant un juste milieu entre complexité et réalisme, et nous identifierons certains des mécanismes sous-jacents à la généralisabilité de tels modèles aux données réelles. Nous rapporterons des résultats expérimentaux encourageant sur l'estimation des dimensions, du volume, de la surface, de l'absorption des réflecteurs et du temps de réverbération d'une salle, à partir de mesures de réponses impulsionnelles ou d'enregistrements audio, avec ou sans l'aide de connaissances géométriques. Nous étudierons également l'intérêt potentiel de connaître et d'exploiter de telles quantités pour des tâches allant au-delà de l'acoustique des salles, comme la localisation et la séparation de sources sonores. La partie principale de la thèse sera conclue en offrant des directions futures de recherche dans le domaine. Pour finir, la partie~\ref{part:snippets} présente de courts résumés d'autres contributions de l'auteur au domaine plus large du traitement du signal audio au cours des douze dernières années
Peut-on entendre les murs d'une pièce ? Méthodes inverses guidées par la physique et la donnée pour le traitement du signal acoustique
No full textClose your eyes, clap your hands. Can you hear the shape of the room? Is the floor made of tiles or carpet? The perceptual side of these questions will preserve its mystery for now, and will be left as an intriguing self-experimental challenge to the reader. Meanwhile, the core of this thesis (Part II) synthesizes a research journey that started eight years ago, attempting to tackle them as an engineering problem. Namely, given microphone recordings of a sound source in a room, what can be said geometrically and acoustically not about the source, but about the room? Formalizing this puzzle will give rise to a rich and fascinating network of inverse problems, at the crossroad of computer science, mathematics and physics, most of which remain open to date.Beside the sheer scientific curiosity triggered by the seemingly simple and fundamental nature of these questions, making progress on them could benefit a number of applications, from simplifying and refining the acoustic diagnosis of rooms, to making audio augmented reality more immersive, to enhancing spatial audio reproduction, to improving the processing of indoor audio signals for teleconferencing, smart devices and hearing aids.We will present a series of algorithmic contributions to this field, leveraging tools from signal processing, optimization and machine learning, using both models primarily driven by physics and models primarily driven by simulated data. Along the way, some progress will be made in framing the feasibility and well-posedness of these problems, in developing forward and inverse models that strike a balance between complexity and realism, and in understanding the mechanisms that underpin the generalizability of such models to real-world data. Some promising experimental results will be reported on estimating the dimensions, volume, surface area, reflectors' absorption and reverberation time of a room from either impulse response measurements or audio recordings, with or without the aid of geometrical knowledge. We will also investigate the potential benefit of knowing and exploiting such quantities in tasks beyond room acoustics, such as localizing and separating sound sources. The main part of the thesis will be concluded by offering directions for future research in the field. Then, Part III presents short summaries of other contributions by the author to the broader field of audio signal processing over the past twelve years.Fermez les yeux, tapez dans vos mains. Entendez-vous la forme de la pièce? Le sol est-il fait de carrelage, ou de moquette? L'aspect perceptif de ces questions préservera son mystère pour le moment, et sera laissé comme un défi intrigant d'auto-expérimentation pour le lecteur. En attendant, le cœur de cette thèse (Partie II) synthétise un cheminement de recherche qui a débuté il y a huit ans, en essayant d'attaquer ces questions comme un problème d'ingénierie. Plus précisément, étant donnés des enregistrements microphoniques d'une source sonore dans une pièce, que peut-il être dit géométriquement et acoustiquement non pas sur la source, mais sur la pièce? Formaliser cette énigme lèvera le voile sur un riche et fascinant univers de problèmes inverses, à la croisée de l'informatique, des mathématiques et de la physique, dont la plupart restent ouverts à ce jour. Au-delà de l'irrésistible curiosité scientifique causée par l'apparente simplicité et la nature fondamentale de ces questions, obtenir des progrès sur celles-ci pourrait bénéficier à de nombreuses et diverses applications: simplifier et améliorer le diagnostic acoustique des salles, rendre la réalité augmentée plus immersive, affiner la reproduction audio spatiale, ou encore améliorer le traitement des signaux audio pour la visioconférence, les enceintes connectées et les aides auditives. Nous présenterons ici une série de contributions algorithmiques à ce domaine, tirant profit d'outils venant du traitement du signal, de l'optimisation, et de l'apprentissage automatique, reposant à la fois sur des modèles principalement guidés par la physique et des modèles principalement guidés par des données simulées. Au passage, nous affinerons notre compréhension de la faisabilité et du caractère bien posé des problèmes associés, nous progresserons sur le développement de modèles directs et inverses trouvant un juste milieu entre complexité et réalisme, et nous identifierons certains des mécanismes sous-jacents à la généralisabilité de tels modèles aux données réelles. Nous rapporterons des résultats expérimentaux encourageant sur l'estimation des dimensions, du volume, de la surface, de l'absorption des réflecteurs et du temps de réverbération d'une salle, à partir de mesures de réponses impulsionnelles ou d'enregistrements audio, avec ou sans l'aide de connaissances géométriques. Nous étudierons également l'intérêt potentiel de connaître et d'exploiter de telles quantités pour des tâches allant au-delà de l'acoustique des salles, comme la localisation et la séparation de sources sonores. La partie principale de la thèse sera conclue en offrant des directions futures de recherche dans le domaine. Pour finir, la partie~\ref{part:snippets} présente de courts résumés d'autres contributions de l'auteur au domaine plus large du traitement du signal audio au cours des douze dernières années
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe 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
Drone audition for search and rescue: Datasets and challenges
No full textInternational audienceProcessing audio signals recorded from a microphone array embedded in an unmanned aerial vehicle (UAV) has received increasing research interest in the recent years and has been referred to as drone audition. An important field of application is search and rescue, where humans in disaster areas need to be quickly found. UAVs equipped with high-resolution cameras have already been used in humanitarian responses, while audio-based UAV-embedded sound localisation remains an open research challenge. Microphones could provide a critical complementary modality to vision in situations where visual feedbacks are limited due to bad lighting conditions (night, fog) or obstacles limiting the field of view. This paper provides an overview of the technical and methodological challenges faced by drone audition in the context of search and rescue and presents two publicly available datasets that aim at fostering research in this area. Some localisation and noise-reduction results obtained using baseline methods are also presented. While static localisation of speech sources from a distance of four meters can be efficiently achieved, in-flight localisation from larger distances remains a challenge
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe 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
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