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Enregistrement W2078330375 · doi:10.3766/jaaa.18.7.2

The Role of Cognition in Age-Related Hearing Loss

2007· article· en· W2078330375 sur OpenAlexaff
Fergus I. M. Craik

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Audiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychologyHumanitiesComprehensionPerspective (graphical)ArtPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article presents a commentary on the accompanying six papers from the perspective of a cognitive psychologist. Treisman's (1964, 1969) levels of analysis model of selective attention is suggested as a framework within which the interactions between 'bottom-up' auditory factors and 'top-down' cognitive factors may be understood. The complementary roles of auditory and cognitive aspects of hearing are explored, and their mutually compensatory properties discussed. The findings and ideas reported in the six accompanying papers fit well into such a 'levels of processing' framework, which may therefore be proposed as a model for understanding the effects of aging on speech processing and comprehension. El artículo presenta un comentario sobre los seis trabajos acompañantes desde la perspectiva de un psicólogo de la cognición. Se sugiere el modelo de Treisman (1964, 1969) de niveles de análisis de la atención selectiva como el marco dentro del cuál las interacciones entre los factores de atención "de abajo hacia arriba" y los factores cognitivos de "de arriba hacia abajo" pueden ser comprendidos. Se exploran los papeles complementarios de los aspectos auditivos y cognitivos de la audición y se discuten sus mutuas propiedades compensatorias. Los hallazgos e ideas reportados en los seis trabajos acompañantes calzan bien en dicho marco de "niveles de procesamiento", los que puede, por tanto, ser propuestos como un modelo para comprender el efecto del envejecimiento para el procesamiento y la comprensión del lenguaje.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations52
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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