Identifying emotions in music through electrical hearing in deaf children using cochlear implants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cochlear implant (CI) devices are the choice of treatment for individuals with severe to profound hearing loss. The CI devices provide the opportunity for children who are deaf to perceive sound by electrical stimulation of the auditory nerve, with the goal of optimizing oral communication. A natural benefit of acquiring hearing using CIs is the ability to hear, and perhaps enjoy, music. Music is a non-verbal auditory stimulus and a powerful tool for transmitting emotion. Identifying emotional cues is an important part of normal social development and communication and thus music may play an important role in establishing these skills during development. To date, it is not known whether children who use cochlear implants to hear can identify the emotional content carried in music. Our objective in the present study was to determine whether children who have been deaf from infancy and are experienced CI users have acquired the ability to identify emotion in musical phrases. METHOD: Study participants were 18 CI users (ages 7-13 years) who received right unilateral CIs (mean age at CI activation of 2.9 years) and 18 age-and gender-matched controls. Participants were asked to judge 32 brief musical excerpts as happy or sad by pointing to simple graphics of a smiling or frowning face. RESULTS: Children using CIs were able to correctly distinguish happy versus sad music well above chance levels, but performed more poorly on this task than their peers with typical hearing. Age at CI activation and time since CI activation were both uncorrelated with outcome measures. CONCLUSION: Children with CIs show the ability to perceive emotion in music but do so less accurately than typically hearing peers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».