Stimulus, Task, and Learning Effects on Measures of Temporal Resolution: Implications for Predictors of Language Outcome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Some studies find that temporal processing ability predicts language outcome whereas other studies do not. Resolution of this debate is hindered by the variety of temporal measures used, nonsensory loading of the tasks, and differential amounts of practice across studies. The goal of this study was to examine the effects of stimulus properties, experimental task, and perceptual learning on listeners' gap detection performance. METHOD: Gap detection thresholds were obtained from adults with normal hearing and language ability. The effects of marker frequency similarity and marker duration on thresholds were examined in yes-no, two-interval forced-choice (2IFC), and dual-pair comparison tasks (which vary in nonsensory loading) over 4 days of testing. RESULTS: Thresholds were highest for gaps defined by markers with disparate frequencies (1000 and 4000 Hz; i.e., between-channel gap detection), and with longer (300 ms) trailing markers, obtained using yes-no and 2IFC tasks. However, these effects were attenuated with training or the initial use of the dual-pair comparison task. CONCLUSIONS: These results suggest that gap detection thresholds reflect a variety of sensory and nonsensory factors. Understanding these underlying factors is critical to any evaluation of the relation between temporal processing and language outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».