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Enregistrement W2159006586 · doi:10.1002/dev.21164

Learning to differentiate individuals by their voices: Infants' individuation of native‐ and foreign‐species voices

2013· article· en· W2159006586 sur OpenAlexaff
Rayna H. Friendly, Drew Rendall, Laurel J. Trainor

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychobiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of LethbridgeMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyIndividuationPerceptionDevelopmental psychologyCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to discriminate and identify people by their voice is important for social interaction in humans. In early development, learning to discriminate important differences in a number of socially relevant stimuli, such as phonemes and faces, has been shown to follow a common pattern of experience-driven perceptual narrowing, where the discrimination of native stimuli improves, while the discrimination of foreign stimuli worsens. The aim of the present study was to investigate whether similar perceptual narrowing occurs for discriminating individuals by voice. We tested the ability of English-speaking adults and English-learning 6- and 12-month-olds to discriminate either native-species (human) or foreign-species (rhesus monkey [Macaca mulatta]) individuals by their vocalizations. Between 6 and 12 months of age, the ability to discriminate monkey voices decreased significantly and there was a non-significant trend for improved ability to discriminate human voices. The results support the hypothesis of experience-driven perceptual narrowing for voice individuation during the first year after birth.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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