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Enregistrement W2041321284 · doi:10.1371/journal.pone.0053953

Dynamics of Distraction: Competition among Auditory Streams Modulates Gain and Disrupts Inter-Trial Phase Coherence in the Human Electroencephalogram

2013· article· en· W2041321284 sur OpenAlexafffund
Karla D. Ponjavic-Conte, Dillon A. Hambrook, Sebastian Pavlovic, Matthew S. Tata

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDistractionAudiologyStimulus (psychology)PsychologyElectroencephalographySensory systemActive listeningNeuroscienceCommunicationCognitive psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Auditory distraction is a failure to maintain focus on a stream of sounds. We investigated the neural correlates of distraction in a selective-listening pitch-discrimination task with high (competing speech) or low (white noise) distraction. High-distraction impaired performance and reduced the N1 peak of the auditory Event-Related Potential evoked by probe tones. In a series of simulations, we explored two theories to account for this effect: disruption of sensory gain or a disruption of inter-trial phase consistency. When compared to these simulations, our data were consistent with both effects of distraction. Distraction reduced the gain of the auditory evoked potential and disrupted the inter-trial phase consistency with which the brain responds to stimulus events. Tones at a non-target, unattended frequency were more susceptible to the effects of distraction than tones within an attended frequency band.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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