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Enregistrement W2003456551 · doi:10.1111/j.1749-6632.2009.04554.x

Music in the Lives of Deaf Children with Cochlear Implants

2009· article· en· W2003456551 sur OpenAlexaff
Sandra E. Trehub, Tara Vongpaisal, Takayuki Nakata

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyCochlear implantPsychologyCochlear implantationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Present-day cochlear implants provide good temporal cues and coarse spectral cues. In general, these cues are adequate for perceiving speech in quiet backgrounds and for young children's acquisition of spoken language. They are inadequate, however, for conveying the rich pitch-patterning of music. As a result, many adults who become implant users after losing their hearing find music disappointing or unacceptable. By contrast, child implant users who were born deaf or became deaf as infants or toddlers typically find music interesting and enjoyable. They recognize popular songs that they hear regularly when the test materials match critical features of the original versions. For example, they can identify familiar songs from the original recordings with words and from versions that omit the words but preserve all other cues. They also recognize theme songs from their favorite television programs when presented in original or somewhat altered form. The motivation of children with implants for listening to music or melodious speech is evident well before they understand language. Within months after receiving their implant, they prefer singing to silence. They also prefer speech in the maternal style to typical adult speech and the sounds of their native language-to-be to those of a foreign language. An important task of future research is to ascertain the relative contributions of perceptual and motivational factors to the apparent differences between child and adult implant users.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations56
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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