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Enregistrement W1995117235 · doi:10.1177/108471380500900403

The Desired Sensation Level Multistage Input/Output Algorithm

2005· review· en· W1995117235 sur OpenAlexaff
Susan Scollie, Richard C. Seewald, Leonard E. Cornelisse, Sheila Moodie, Marlene Bagatto, Diana Laurnagaray, Steve Beaulac, John Pumford

Notice bibliographique

RevueTrends in Amplification · 2005
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital subscriber lineLoudnessActive listeningComputer scienceKey (lock)Hearing aidAlgorithmAudiologyPsychologyTelecommunicationsMedicineCommunicationComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Desired Sensation Level (DSL) Method was revised to support hearing instrument fitting for infants, young children, and adults who use modern hearing instrument technologies, including multichannel compression, expansion, and multimemory capability. The aims of this revision are to maintain aspects of the previous versions of the DSL Method that have been supported by research, while extending the method to account for adult-child differences in preference and listening requirements. The goals of this version (5.0) include avoiding loudness discomfort, selecting a frequency response that meets audibility requirements, choosing compression characteristics that appropriately match technology to the user's needs, and accommodating the overall prescription to meet individual needs for use in various listening environments. This review summarizes the status of research on the use of the DSL Method with pediatric and adult populations and presents a series of revisions that have been made during the generation of DSL v5.0. This article concludes with case examples that illustrate key differences between the DSL v4.1 and DSL v5.0 prescriptions.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,116 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations390
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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