Speech Intelligibility of Young School-Aged Children in the Presence of Real-Life Classroom Noise
Notice bibliographique
Résumé
We examined the ability of 40 young children (aged five to eight) to understand speech (monosyllables, spondees, trochees, and trisyllables) when listening in a background of real-life classroom noise. All children had some difficulty understanding speech when the noise was at levels found in many classrooms (i.e., 65 dBA). However, at an intermediate (-6 dB SNR) level, kindergarten and grade 1 children had much more difficulty than did older children. All children performed well in quiet, with results being comparable to or slightly better than those reported in previous studies, suggesting that the task was age appropriate and well understood. These results suggest that the youngest children in the school system, whose classrooms also tend to be among he noisiest, are the most susceptible to the effects of noise. Evaluamos la capacidad de 40 niños (edades de cinco a ocho) para entender el lenguaje (monosilábicos, espondaicos, trocaicos y trisilábicos) al escucharlo en medio de un auténtico ruido de fondo de aula de clase. Todos los niños tuvieron alguna dificultad para entender el lenguaje cuando el ruido estuvo a los niveles hallados en muchas aulas de clase (p.e., 65 dBA). Sin embargo, a un nivel intermedio (-6 dBA), los niños de jardín de infantes y de primer grado tuvieron más dificultad que los niños mayores. Todos los niños funcionaron bien en silencio, con resultados comparables o hasta ligeramente superiores a los reportados en estudios previos, sugiriendo que la tarea era bien entendida y apropiada para la edad. Estos resultados sugieren que los niños más jóvenes dentro del sistema escolar, cuyas aulas de clase suelen ser las más ruidosas, son los más susceptibles a los efectos del ruido.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».