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Enregistrement W2089761756 · doi:10.1121/1.4831559

Cortical processing of audiovisual speech perception in infancy and adulthood

2013· article· en· W2089761756 sur OpenAlexaff
Yang Zhang, Bing Cheng, Tess K. Koerner, C. Clark Cao, Edward Carney, Yue Wang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésN400LateralityPsychologyAudiologyEvent-related potentialCognitionCognitive psychologyDevelopmental psychologyNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to detect auditory-visual correspondence in speech is an early hallmark of typical language development. Infants are able to detect audiovisual mismatches for spoken vowels such as /a/ and /i/ as early as 4 months of age. While adult event-related potential (ERP) data have shown an N300 associated with the detection of audiovisual incongruency in speech, it remains unclear whether similar responses can be elicited in infants. The present study collected ERP data in congruent and incongruent audiovisual presentation conditions for /a/ and /i/ from 21 typically developing infants (6~11 month of age) and 12 normal adults (18~45 years). The adult data replicated the N300 in the parietal electrode sites for detecting audiovisual incongruency in speech, and minimum norm estimation (MNE) showed the primary neural generator in the left superior temporal cortex for the N300. Unlike the adults, the infants showed a later N400 response in the centro-frontal electrode sites, and scalp topography as well as MNE results indicated bilateral activation in the temporal cortex with right-hemisphere dominance. Together, these data indicate important developmental changes in the timing and hemispheric laterality patterns for detecting audiovisual correspondence in speech.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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