MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2127877627 · doi:10.2741/alain

Selectively attending to auditory objects

2000· review· en· W2127877627 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in bioscience · 2000
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaMedical Research Council
Mots-clésPerceptionAuditory scene analysisSelective auditory attentionSet (abstract data type)Auditory perceptionComputational auditory scene analysisObject (grammar)PsychologyParsingConversationSelective attentionAuditory systemSpeech perceptionFocus (optics)Computer scienceCognitive psychologySpeech recognitionCommunicationArtificial intelligenceCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to maintain a conversation with one person while at a noisy cocktail party has often been used to illustrate a general characteristic of auditory selective attention, namely that perceivers' attention is usually directed to a particular set of sounds and not to others. Part of the cocktail party problem involves parsing co-occurring speech sounds and simultaneously integrating these various speech tokens into meaningful units ("auditory scene analysis"). Here, we review auditory perception and selective attention studies in an attempt to determine the role of perceptual organization in selective attention. Results from several behavioral and electrophysiological studies indicate that the ability to focus attention selectively on a particular sound source depends on a preliminary analysis that partitions the auditory input into distinct perceptual objects. Most findings can be accounted for by an object-based hypothesis in which auditory attention is allocated to perceptual objects derived from the auditory scene according to perceptual grouping principles.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,273 · 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