Effects of Meditation on Temporal Processing and Speech Perceptual Skills in Younger and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess the temporal processing and speech perception abilities in older adults who were practicing meditation for more than five years. Participants were comprised of three groups, 30 young adults (“YA”) in the age range of 20–30 years, 30 older adults in the age range of 50–65 years who practiced meditation for a period of five years or more (effective meditators “EM”), and 51 age matched older adults who did not have any experience of meditation (non-meditators “NM”). Temporal processing was evaluated using gap detection in noise, duration discrimination, modulation detection, and backward masking and duration pattern tests. Speech perception was measured in presence of a four-talker babble at −5 dB signal to noise ratio and with the vocoded stimuli. Results revealed that EM group performed significantly better than NM group in all psychophysical and speech perception tasks except in gap detection task. In the gap detection task, two groups did not differ significantly. Furthermore, EM group showed significantly better modulation detection thresholds compared to YA. Results of the study demonstrate that the practice of meditation not only offsets the decline in temporal and speech processing abilities due to aging process but also improves the ability to perceive the modulations compared to young adults.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».