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Enregistrement W2076258306 · doi:10.1121/1.2932758

Signal duration modulates age differences in neuromagnetic brain activity associated with concurrent sound segregation

2008· article· en· W2076258306 sur OpenAlexaff
Claude Alain, Kelly L. McDonald

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetoencephalographyAudiologyAuditory cortexPerceptionDuration (music)PsychologySpeech perceptionAcousticsSpeech recognitionElectroencephalographyComputer sciencePhysicsMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Listeners' ability to parse concurrent sounds is a prerequisite in solving the cocktail party problem. Here, we examine whether deficits in periodicity coding can account for older adults' difficulties in understanding speech in noise. In two experiments, we measured auditory evoked fields (AEFs) while young and older adults listened to complex sounds that either had all of their harmonics in tune or had the third harmonic mistuned by 4 or 16% of its original value. For each participant, the AEFs were modeled with a pair of dipoles in auditory cortex and the effects of age on the resulting source waveforms were examined. Older adults were less likely to report hearing the mistuned harmonic as a separate sound than young adults, but only for short duration signals (50 ms). This age difference was paralleled by reduced neuromagnetic activity indexing the processing of the mistuned harmonic. For longer duration signals (e.g., 200 ms), older adults show comparable amplitude, but a delay in latency. These findings show an age-related decline in concurrent sound perception based on harmonicity, which could partly be alleviated by increasing signal duration. The implications of these findings for speech perception in noise will be discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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