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Enregistrement W2048772980 · doi:10.1080/13576500442000283

Constant and variable aspects of the dichotic listening right-ear advantage: A comparison of standard and signal detection tasks

2005· article· en· W2048772980 sur OpenAlexaff
Merrill Hiscock, Roxanne Inch, Charisse Ewing

Notice bibliographique

RevueLaterality Asymmetries of Body Brain and Cognition · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDichotic listeningAsymmetryAudiologyPsychologyDetection theoryTask (project management)Two-alternative forced choicePerceptionContrast (vision)Cognitive psychologyActive listeningLateralitySpeech recognitionTest (biology)Developmental psychologyComputer scienceCommunicationArtificial intelligenceNeuroscienceMedicineTelecommunicationsDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study was designed to disentangle perceptual and attentional components of the dichotic listening right-ear advantage (REA). A total of 120 normal adults (108 right-handers and 12 left-handers) were administered the Halwes Fused Dichotic Words Test (FDWT) under standard conditions, which entail a forced-choice response format and no attention instructions. Two weeks later, the same stimuli were administered in a signal detection format with varied attention instructions (left, right, and equally divided). The standard task yielded the expected REA. The signal detection task yielded an REA for detection of targets that remained invariant across attention conditions. In contrast, ear asymmetry for localisation of targets varied with attention instructions. The REA on the standard task was correlated with the asymmetry of target detection (r = .57) on the signal detection task but not with the asymmetry of localisation or response bias. Ear asymmetry on the standard test seems to reflect an early stage of processing that is not altered by shifts of attention. Volitional shifts of attention influence the localisation of targets, but this component of signal processing is unrelated to the REA obtained on the standard test.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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