Sad and happy emotion discrimination in music by children with cochlear implants
Notice bibliographique
Résumé
Children using cochlear implants (CIs) develop speech perception but have difficulty perceiving complex acoustic signals. Mode and tempo are the two components used to recognize emotion in music. Based on CI limitations, we hypothesized children using CIs would have impaired perception of mode cues relative to their normal hearing peers and would rely more heavily on tempo cues to distinguish happy from sad music. Study participants were children with 13 right CIs and 3 left CIs (M = 12.7, SD = 2.6 years) and 16 normal hearing peers. Participants judged 96 brief piano excerpts from the classical genre as happy or sad in a forced-choice task. Music was randomly presented with alterations of transposed mode, tempo, or both. When music was presented in original form, children using CIs discriminated between happy and sad music with accuracy well above chance levels (87.5%) but significantly below those with normal hearing (98%). The CI group primarily used tempo cues, whereas normal hearing children relied more on mode cues. Transposing both mode and tempo cues in the same musical excerpt obliterated cues to emotion for both groups. Children using CIs showed significantly slower response times across all conditions. Children using CIs use tempo cues to discriminate happy versus sad music reflecting a very different hearing strategy than their normal hearing peers. Slower reaction times by children using CIs indicate that they found the task more difficult and support the possibility that they require different strategies to process emotion in music than normal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».