The event-related brain potentials to uncorrelated fragment of noise
Notice bibliographique
Résumé
Two correlated waveforms of broadband noise presented to the left and right ear simultaneously or with a short delay are often perceptually fused into one sound image. However, when an uncorrelated noise fragment (UCNF) is inserted in a long duration sound, listeners report hearing a transient burst of noise. The detection of the UCNF is dependent on the duration of the UCNF and the binaural delays. Here, we recorded event-related brain potentials (ERPs) to 100-ms UCFN and varied the binaural delay (0, 3, 10, and 20 ms) from trial to trial. The likelihood of detecting the UCNF decreased with increasing binaural delay. At 0 delay, the UCNF elicited negative and positive waves peaking at about 100 and 200 ms after UCNF onset (N1-P2 complex), which was present even when the stimuli were ignored. The conscious detection of the UCNF elicited an additional positive wave between 250 and 450 ms at parietal and occipital sites (P3b). The P3b latency was longer and its amplitude larger for binaural delay of 3 than 0 ms. Our results show that the detection of UCF involved both automatic and attention-dependent processes especially when a binaural delay is introduced between two source of correlated noises.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».