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Enregistrement W2064130358 · doi:10.1097/aud.0000000000000139

Delayed Stream Segregation in Older Adults

2015· article· en· W2064130358 sur OpenAlexafffund
Payam Ezzatian, Liang Li, M. Kathleen Pichora‐Fuller, Bruce A. Schneider

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSentenceNoise (video)Speech recognitionAudiologyPsychologyAcousticsComputer sciencePhysicsArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Objective: To determine whether the time course for the buildup of auditory stream segregation differs between younger and older adults. Design: Word recognition thresholds were determined for the first and last keywords in semantically anomalous but syntactically correct sentences (e.g., “A rose could paint a fish”) when the target sentences were masked by speech-spectrum noise, 3-band vocoded speech, 16-band vocoded speech, intact and colocated speech, and intact and spatially separated speech. A significant reduction in thresholds from the first to the last keyword was interpreted as indicating that stream segregation improved with time. Results: The buildup of stream segregation is slowed for both age groups when the masker is intact, colocated speech. Conclusions: Older adults are more disadvantaged; for them, stream segregation is also slowed even when a speech masker is spatially separated, conveys little meaning (3-band vocoding), and vocal fine structure cues are impoverished but envelope cues remain available (16-band vocoding). Older and younger adults repeated words in nonsense sentences. Speech-spectrum noise was the control masker; there were four comparison two-talker speech maskers (co-located, spatially separated, 3-band and 16-band noise-vocoded). Performance was measured as the 50% correct SNR threshold for sentence-initial and sentence-final keywords. For both age groups, performance improved across keywords when the target and masker were co-located and acoustically similar (intact two-talker speech), but not when the masker was speech-spectrum noise. Unlike younger adults, older adults’ performance also improved with sentence position when the masker was noise-vocoded or spatially separated, indicating age-related slowing in stream segregation in these conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations43
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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