Older and younger adults use fewer neural resources during audiovisual than during auditory speech perception.
Notice bibliographique
Résumé
This study looks at age-related differences in the brain processes involved in audiovisual (AV) speech perception in multi-talker background babble. The behavioural findings clearly show that both younger adults (YA) and older adults (OA) benefited equally well from AV speech relative to auditory-only (A) speech. Results pertaining to a condition that presented only a photograph alongside spoken words (AVphoto) supports the notion that an AV speech benefit cannot be achieved without the availability of dynamic visual speech cues provided by the lips. Interestingly, OA performed more poorly than YA in speechreading but, in line with the inverse effectiveness hypothesis, OA showed larger auditory enhancement effects suggesting that OA benefit more from AV speech. Analyses of the auditory N1 event-related potential (ERP) showed that AV speech trials lead to an amplitude reduction relative to A-only trials. This reduction was similar in YA and OA. In addition to the amplitude reduction, in both age groups the N1 related to AV speech trials peaked earlier, but this latency shift was larger for OA indicating that OA benefit more from AV speech than YA. These findings suggest that AV speech processing is more efficient because fewer neural resources are required to achieve superior performance. This idea of efficiency is further discussed with implications to higher-level cognition and successful aging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».