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Enregistrement W2075386733 · doi:10.1121/1.4744741

Children’s detection of tonal signals in roving level noise maskers

2001· article· en· W2075386733 sur OpenAlexaff
Prudence Allen, Suzanne Turpin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsMathematicsSIGNAL (programming language)Noise (video)Detection theorySpeech recognitionAudiologyComputer sciencePhysicsArtificial intelligenceDetectorMedicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preschool-aged children’s masked detection thresholds have been measured at S/N levels for which the level of the signal plus masker exceeds that of the masker alone by approximately 6 dB and for which the temporal fine structure of the masked signal approximates that of the signal alone [Allen et al., J. Acoust. Soc. Am. 104, 2997–3005 (1998); P. Allen and L. Korpela, ibid. 105, 1152(A) (1999)]. When level information is removed through randomization of masker levels, children could rely on temporal fine structure changes for detection. This study asked children and adults to detect 500-, 2000-, and 4000-Hz tonal signals presented in roving level maskers centered at 10- or 25-dB N0. Thresholds for some children remained consistent with previous data in fixed-level conditions at all frequencies suggesting that temporal fine structure information may have been used by them, even at frequencies where its coding is subject to phase locking limitations. However, there were large individual differences with many children performing very poorly. [Work supported by NSERC.]

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · 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'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

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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