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Enregistrement W2082469506 · doi:10.1142/s0219635213500283

Peripheral auditory tuning for vowels

2013· article· en· W2082469506 sur OpenAlexafffund
Aravind Kumar Namasivayam, Duc James Le, Jennifer Hard, Samantha Lewis-Fung, Chris Neufeld, Pascal van Lieshout

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrative Neuroscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesToronto Rehabilitation InstituteCanada Research Chairs
Mots-clésLibrary sciencePascal (unit)English languageMedia studiesSociologyPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, 35 young, healthy adults were tested on whether speech-like stimuli evoke a unique response in the auditory efferent system. To this end, descending cortical influences on medial olivocochlear (MOC) activity were indirectly evaluated by studying the effects of contralateral suppression on distortion product otoacoustic emissions (DPOAEs) under four conditions: (a) in the absence of any contralateral noise (Baseline), (b) presence of contralateral broadband noise (Noise Baseline), (c) vowel discrimination-in-noise task (VDN) and (d) tone discrimination-in-noise (TDN) task. A statistically significant release from suppression was evident across all tested DPOAE frequencies (1, 1.5 and 2 kHz) only for the VDN task (p < 0.05), which yielded greater release from suppression than the TDN task. These findings indicate that during active listening in the presence of noise, the MOC activity may be differentially modulated depending on the type of stimulus (vowel vs. tone). Specifically, in the presence of background noise, vowels may show a greater release from suppression in the cochlea than frequency, intensity and duration matched tones.

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)0,000
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 enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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