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Enregistrement W1994371071 · doi:10.1076/jcen.24.5.605.1007

On the Reliability of Laterality Effects in a Dichotic Emotion Recognition Task

2002· article· en· W1994371071 sur OpenAlexafffund
Daniel Voyer, Aileen Russell, John L. McKenna

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Experimental Neuropsychology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDichotic listeningPsychologyLateralityABX testAudiologyBinaural recordingFree recallRecallStimulus (psychology)Cognitive psychologyTask (project management)Developmental psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined the reliability of a dichotic emotion recognition task under three different conditions presumed to provide different levels of control of attention deployment. Sixty right-handed undergraduate students were randomly assigned to one of the three conditions. The task involved dichotic presentation of words pronounced in an angry, happy, sad, or neutral, emotional tone. The free recall condition applied no attention control. It required participants to report the emotion heard in each ear. Both the monitoring and ABX conditions presumably forced participants to divide their attention equally between the ears. In monitoring, participants were required to indicate when a target emotion was presented to either ear. Finally, the ABX condition required participants to indicate whether the emotional tone of a binaural stimulus matched either of the dichotic stimuli on the same trial. Results showed the expected left ear advantage (LEA). In addition, the monitoring and ABX procedures were found to be somewhat more reliable than the free recall procedure. The present study suggests that control of attention deployment strategies is critical in the reliable assessment of laterality. Issues related to task difficulty and its effect on the reliability and magnitude of laterality effects are also discussed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations20
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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