Category-Specific Processing of Scale-Invariant Sounds in Infancy
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence suggests that the natural world has a special status for our sensory and cognitive functioning. The mammalian sensory system is hypothesized to have evolved to encode natural signals in an efficient manner. Exposure to natural stimuli, but not to artificial ones, improves learning and cognitive function. Scale-invariance, the property of exhibiting the same statistical structure at different spatial or temporal scales, is common to naturally occurring sounds. We recently developed a 3-parameter model to capture the essential characteristics of water sounds, and from this generated both scale-invariant and variable-scale sounds. In a previous study, we found that adults perceived a wide range of the artificial scale-invariant, but not the variable-scale, sounds as instances of natural sounds. Here, we explored the ontogenetic origins of these effects by investigating how young infants perceive and categorize scale-invariant acoustic stimuli. Even though they have several months of experience with natural water sounds, infants aged 5 months did not show a preference, in the first experiment, for the instances of the scale-invariant sounds rated as typical water-like sounds by adults over non-prototypical, but still scale-invariant instances. Scale-invariance might thus be a more relevant factor for the perception of natural signals than simple familiarity. In a second experiment, we thus directly compared infants' perception of scale-invariant and variable-scale sounds. When habituated to scale-invariant sounds, infants looked significantly longer to a change in sound category from scale-invariant to variable-scale sounds, whereas infants habituated to variable-scale sounds showed no such difference. These results suggest that infants were able to form a perceptual category of the scale-invariant, but not variable-scale sounds. These findings advance the efficient coding hypothesis, and suggest that the advantage for perceiving and learning about the natural world is evident from the first months of life.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».