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Enregistrement W1988130663 · doi:10.1121/1.4805648

Does compensation in auditory feedback require attention?

2013· article· en· W1988130663 sur OpenAlexaff
Agnès Alsius, Takashi Mitsuya, Kevin G. Munhall

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormantAuditory feedbackSpeech productionTask (project management)VowelArticulation (sociology)Computer scienceSpeech recognitionCompensation (psychology)AudiologyPsychologyCognitive psychologySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When speakers receive auditory feedback with a real-time perturbation of formant structure, they hear themselves produce a vowel slightly different form the one intended. In response, they spontaneously change the formant structure to make the feedback more consistent with the intended sound. This compensatory behavior was reported to be automatic [Munhall et al. (2009)] because speakers are not able to suppress it even when they are informed about the perturbation and are instructed not to change their articulation. However, whether and to which extent attentional resources are utilized for this behavior have not been directly investigated. In the current study, speakers performed a speech production task where they pronounced a monosyllable whose formant structure was perturbed, while concurrently performing another task (i.e., dual-task paradigm). The preliminary results showed that, when attention was diverted to an unrelated auditory detection task, the magnitude of compensation remained the same as in the single task condition. Follow-up experiments will manipulate the nature and difficulty of the concurrent task to examine whether compensation in speech production is affected, and if so, what levels of the error feedback system are more susceptible to attentional manipulations.

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)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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