Effects of Attention on Neuroelectric Correlates of Auditory Stream Segregation
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.
Notice bibliographique
Résumé
A general assumption underlying auditory scene analysis is that the initial grouping of acoustic elements is independent of attention. The effects of attention on auditory stream segregation were investigated by recording event-related potentials (ERPs) while participants either attended to sound stimuli and indicated whether they heard one or two streams or watched a muted movie. The stimuli were pure-tone ABA--patterns that repeated for 10.8 sec with a stimulus onset asynchrony between A and B tones of 100 msec in which the A tone was fixed at 500 Hz, the B tone could be 500, 625, 750, or 1000 Hz, and--was a silence. In both listening conditions, an enhancement of the auditory-evoked response (P1-N1-P2 and N1c) to the B tone varied with Deltaf and correlated with perception of streaming. The ERP from 150 to 250 msec after the beginning of the repeating ABA- patterns became more positive during the course of the trial and was diminished when participants ignored the tones, consistent with behavioral studies indicating that streaming takes several seconds to build up. The N1c enhancement and the buildup over time were larger at right than left temporal electrodes, suggesting a right-hemisphere dominance for stream segregation. Sources in Heschl's gyrus accounted for the ERP modulations related to Deltaf-based segregation and buildup. These findings provide evidence for two cortical mechanisms of streaming: automatic segregation of sounds and attention-dependent buildup process that integrates successive tones within streams over several seconds.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle