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Enregistrement W1949271984 · doi:10.1080/14992020500060875

Adaptation of the HINT (hearing in noise test) for adult Canadian Francophone populations

2005· article· en· W1949271984 sur OpenAlexaffabout
Véronique Vaillancourt, Chantal Laroche, Chantal Mayer, Cynthia Basque, Madeleine Nali, Alice Eriks‐Brophy, Sigfrid D. Soli, Christian Giguère

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Audiology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQUIETIntelligibility (philosophy)AudiologyFrenchSentencePopulationNoise (video)Speech perceptionPsychologySpeech recognitionComputer sciencePerceptionLinguisticsMedicinePhysicsNatural language processingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The HINT provides an efficient and reliable method of assessing speech intelligibility in quiet and in noise by using an adaptive strategy to measure speech reception thresholds for sentences, thus avoiding ceiling and floor effects that plague traditional measures performed at fixed presentation levels A strong need for such a test within the Canadian Francophone population, led us to develop a French version of the HINT. Here we describe the development of this test. The Canadian French version is composed of 240-recorded sentences, equated for intelligibility, and cast into 12 phonemically balanced 20-sentence lists. Average headphone SRTs, measured with 36 adult Canadian Francophone native speakers with normal hearing, were 16.4 dBA in quiet, -3.0 dBA SNR in a 65 dBA noise front condition and -11.4 dBA SNR in a 65 dBA noise side condition. Reliability was established by means of within-subjects standard deviation of repeated SRT measurements over different lists and yielded values of 2.2 and 1.1 dB for the quiet and noise conditions, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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