Correlations among within-Channel and between-Channel Auditory Gap-Detection Thresholds in Normal Listeners
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We obtained data on within-channel and between-channel auditory temporal gap-detection acuity in the normal population. Ninety-five normal listeners were tested for gap-detection thresholds, for conditions in which the gap was bounded by spectrally identical, and by spectrally different, acoustic markers. Separate thresholds were obtained with the use of an adaptive tracking method, for gaps delimited by narrowband noise bursts centred on 1.0 kHz, noise bursts centred on 4.0 kHz, and for gaps bounded by a leading marker of 4.0 kHz noise and a trailing marker of 1.0 kHz noise. Gap thresholds were lowest for silent periods bounded by identical markers--'within-channel' stimuli. Gap thresholds were significantly longer for the between-channel stimulus--silent periods bounded by unidentical markers (p < 0.0001). Thresholds for the two within-channel tasks were highly correlated (R = 0.76). Thresholds for the between-channel stimulus were weakly correlated with thresholds for the within-channel stimuli (1.0 kHz, R = 0.39; and 4.0 kHz, R = 0.46). The relatively poor predictability of between-channel thresholds from the within-channel thresholds is new evidence on the separability of the mechanisms that mediate performance of the two tasks. The data confirm that the acuity difference for the tasks, which has previously been demonstrated in only small numbers of highly trained listeners, extends to a population of untrained listeners. The acuity of the between-channel mechanism may be relevant to the formation of voice-onset time-category boundaries in speech perception.
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.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle