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Enregistrement W2020422087 · doi:10.1121/1.4777489

The difference in auditory memory between young and aged listeners with normal hearing

2005· article· en· W2020422087 sur OpenAlexaff
Bruce A. Schneider, James Qi, Juan Huang, Xihong Wu, Liang Li

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEchoic memoryUncorrelatedAudiologyPerceptionAcousticsPsychologyMismatch negativitySpeech perceptionPsychoacousticsWaveformComputer scienceMathematicsCognitionElectroencephalographyTelecommunicationsMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The perceptual fusion of a noise with its delayed copies implies that there is a memory for maintaining a detailed representation of an arbitrary waveform. This auditory memory would be important for perceptually grouping correlated sounds and segregating uncorrelated sounds in noisy, reverberant environments, in which older listeners find it much more difficult than younger listeners to process signals. To determine the temporal extent of the auditory memory and whether it is affected by aging, this study investigated the detection of a break in correlation between two correlated broadband noises in younger and older listeners with normal hearing. The results show that younger listeners could detect a 100-ms break in correlation up to interaural delays ranging from 6.3 to 23.0 ms, suggesting that higher-order central mechanisms beyond the brainstem delay lines are likely to be involved in maintaining a memory trace of the fine details of the acoustic waveform. Aged listeners, however, could detect the break up to interaural delays ranging only from 6.7 to 9.7 ms, indicating the age-related decline in auditory memory. This decline may be one of the main causes leading to perceptual difficulties experienced by older listeners in noisy, reverberant environments. [Work supported by NSERCC and MSTC.]

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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