MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2024614232 · doi:10.1121/1.4788541

The event-related brain potentials to uncorrelated fragment of noise

2005· article· en· W2024614232 sur OpenAlexaff
Juan Huang, Xihong Wu, Liang Li, James Qi, Bruce Scheneider, Yu He, Claude Alain

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésP3bBinaural recordingUncorrelatedNoise (video)WaveformAudiologySound localizationAcousticsPrecedence effectAmplitudePhysicsEvent-related potentialComputer sciencePsychologyMathematicsSpeech recognitionElectroencephalographyMedicineNeuroscienceArtificial intelligenceStatisticsTelecommunicationsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,324 · 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'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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the Acoustical Society of AmericaMême sujetNoise Effects and ManagementTravaux en français237 207