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Enregistrement W1981543796 · doi:10.1044/2014_aja-14-0003

Effects of Low-Pass Filtering on the Perception of Word-Final Plurality Markers in Children and Adults With Normal Hearing

2014· article· en· W1981543796 sur OpenAlexaboutno aff
Lori J. Leibold, Hannah Hodson, Ryan W. McCreery, Lauren Calandruccio, Emily Buss

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Audiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésAudiologyCutoffContext (archaeology)PluralFilter (signal processing)Cutoff frequencyHigh-pass filterPsychologyPerceptionNoise (video)Speech perceptionLow-pass filterMathematicsAcousticsMedicineComputer scienceLinguisticsPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate the effect of low-pass filtering on the detection of word-final /s/ and /z/ for children and adults with normal hearing. METHOD: Stimuli were nouns from the University of Western Ontario Plurals Test (Glista & Scollie, 2012), low-pass filtered with 5 different cutoff frequencies: 8000 Hz, 5000 Hz, 4000 Hz, 3000 Hz, and 2000 Hz. Listeners were children (age range = 7-13 years) and adults with normal hearing. The task was a 2-alternative forced-choice task with a picture-pointing response. RESULTS: Performance was worse for lower than for higher low-pass filter cutoff frequencies, but the effect of low-pass filtering was similar for children and adults. Nearly all listeners achieved 100% correct performance when stimuli were low-pass filtered with cutoff frequencies of 8000 Hz or 5000 Hz. Performance remained well above chance even for the most severe filtering condition (2000 Hz). Restricting high-frequency audibility influenced performance for plural items to a greater extent than for singular items. CONCLUSION: The results indicate that children and adults with normal hearing can use acoustic information below the spectral range of frication noise typically associated with /s/ and /z/ to discriminate between singular and plural forms of nouns in the context of the University of Western Ontario Plurals Test.

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)0,001
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 enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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