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Enregistrement W1988771058 · doi:10.1097/00001756-200312020-00016

Neural processes underlying perceptual enhancement by visual speech gestures

2003· article· en· W1988771058 sur OpenAlexaff
Daniel E. Callan, Jeffery A. Jones, Kevin G. Munhall, Akiko Callan, Christian Kroos, Eric Vatikiotis‐Bateson

Notice bibliographique

RevueNeuroreport · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaQueen's UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestureMultisensory integrationSuperior temporal sulcusNeurocomputational speech processingSpeech perceptionPerceptionPsychologySpeech recognitionMiddle temporal gyrusVisual perceptionNoise (video)Motor theory of speech perceptionSuperior temporal gyrusCommunicationCognitive psychologyComputer scienceNeuroscienceFunctional magnetic resonance imagingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This fMRI study explores brain regions involved with perceptual enhancement afforded by observation of visual speech gesture information. Subjects passively identified words presented in the following conditions: audio-only, audiovisual, audio-only with noise, audiovisual with noise, and visual only. The brain may use concordant audio and visual information to enhance perception by integrating the information in a converging multisensory site. Consistent with response properties of multisensory integration sites, enhanced activity in middle and superior temporal gyrus/sulcus was greatest when concordant audiovisual stimuli were presented with acoustic noise. Activity found in brain regions involved with planning and execution of speech production in response to visual speech presented with degraded or absent auditory stimulation, is consistent with the use of an additional pathway through which speech perception is facilitated by a process of internally simulating the intended speech act of the observed speaker.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations196
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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