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Enregistrement W2394729082

Audio-visual speech perception in mild cognitive impairment and healthy elderly controls.

2009· article· en· W2394729082 sur OpenAlexaff
Natalie A. Phillips, Shari R. Baum, Vanessa Taler

Notice bibliographique

RevueAVSP · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSentenceContext (archaeology)CognitionAudiologyPsychologyPerceptionComprehensionSpeech perceptionCognitive psychologyMedicineLinguisticsNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An audio-visual (AV) speech presentation mode can significantly improve spoken word identification. Language comprehension and communication in patients with Alzheimer disease (AD) can be compromised; however, little is known about the extent to which patients might benefit from an AV mode. Patients with mild cognitive impairment (MCI) are at risk for developing AD and can demonstrate parallel but milder difficulties in aspects of language function. Here we report on preliminary findings of a study that investigates the impact of AV speech and sentence context on word identification in patients with MCI and healthy elderly controls. Although both groups performed better in the AV condition compared to an auditory-alone condition and when a constraining sentence context was present, the patients performed worse than controls overall and in the condition that should afford the greatest benefit. This suggests that the cognitive deficits present in MCI may limit their ability to benefit fully from supportive perceptual and linguistic cues.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,346 · 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.

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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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