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Enregistrement W1973050006 · doi:10.1097/aud.0b013e3181daae5a

Children With Cochlear Implants Recognize Their Mother's Voice

2010· article· en· W1973050006 sur OpenAlexafffund
Tara Vongpaisal, Sandra E. Trehub, E. Glenn Schellenberg, Pascal van Lieshout, Blake C. Papsin

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUtterancePsychologyAudiologyProsodyCochlear implantStimulus (psychology)Context (archaeology)Task (project management)GirlTwo-alternative forced choiceDevelopmental psychologyAuditory feedbackSpeech recognitionCognitive psychologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Objectives: The available research indicates that cochlear implant (CI) users have difficulty in differentiating talkers, especially those of the same gender. The goal of this study was to determine whether child CI users could differentiate talkers under favorable stimulus and task conditions. We predicted that the use of a highly familiar voice, full sentences, and a game-like task with feedback would lead to higher performance levels than those achieved in previous studies of talker identification in CI users. Design: In experiment 1, 21 CI users aged 4.8 to 14.3 yrs and 16 normal-hearing (NH) 5-yr-old children were required to differentiate their mother's scripted utterances from those of an unfamiliar man, woman, and girl in a four-alternative forced-choice task with feedback. In one condition, the utterances incorporated natural prosodic variations. In another condition, nonmaternal talkers imitated the prosody of each maternal utterance. In experiment 2, 19 of the child CI users and 11 of the NH children from experiment 1 returned on a subsequent occasion to participate in a task that required them to differentiate their mother's utterances from those of unfamiliar women in a two-alternative forced-choice task with feedback. Again, one condition had natural prosodic variations and another had maternal imitations. Results: Child CI users in experiment 1 succeeded in differentiating their mother's utterances from those of a man, woman, and girl. Their performance was poorer than the performance of younger NH children, which was at ceiling. Child CI users' performance was better in the context of natural prosodic variations than in the context of imitations of maternal prosody. Child CI users in experiment 2 differentiated their mother's utterances from that of other women, and they also performed better on naturally varying samples than on imitations. Conclusions: We attribute child CI users' success on talker differentiation, even on same-gender differentiation, to their use of two types of temporal cues: variations in consonant and vowel articulation and variations in speaking rate. Moreover, we contend that child CI users' differentiation of speakers was facilitated by long-term familiarity with their mother's voice. We assessed child implant users' ability to differentiate their mother's voice from the voices of unfamiliar speakers. In Experiment 1 they succeeded in differentiating their other's scripted utterances from those of a man, woman, and girl although their performance was poorer than that of younger children with normal hearing. Child implant users performed better for natural variations in speaking style than for imitations of the maternal style. In Experiment 2 child implant users differentiated their mother's utterances from those of other women, and they performed better on naturally varying samples than on imitations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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