The impact of multisensory integration deficits on speech perception in children with autism spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
Speech perception is an inherently multisensory process. When having a face-to-face conversation, a listener not only hears what a speaker is saying, but also sees the articulatory gestures that accompany those sounds. Speech signals in visual and auditory modalities provide complementary information to the listener (Kavanagh and Mattingly, 1974), and when both are perceived in unison, behavioral gains in in speech perception are observed (Sumby and Pollack, 1954). Notably, this benefit is accentuated when speech is perceived in a noisy environment (Sumby and Pollack, 1954). To achieve a behavioral gain from multisensory processing of speech, however, the auditory and visual signals must be perceptually bound into a single, unified percept. The most commonly cited effect that demonstrates perceptual binding in audiovisual speech perception is the McGurk effect (McGurk and MacDonald, 1976), where a listener hears a speaker utter the syllable “ba,” and sees the speaker utter the syllable “ga.” When these two speech signals are perceptually bound, the listener perceives the speaker as having said “da” or “tha,” syllables that are not contained in either of the unisensory signals, resulting in a perceptual binding, or integration, of the speech signals (Calvert and Thesen, 2004).
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».