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Enregistrement W2486605322 · doi:10.1121/1.4960568

Fast and persistent adaptation to new spectral cues for sound localization suggests a many-to-one mapping mechanism

2016· article· en· W2486605322 sur OpenAlexafffund
Régis Trapeau, Valérie Aubrais, Marc Schönwiesner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de MontréalInternational Laboratory for Brain, Music and Sound Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStimulus (psychology)Adaptation (eye)Computer scienceAcousticsSensory cueSpeech recognitionPsychologyCognitive psychologyArtificial intelligenceNeurosciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adult human auditory system can adapt to changes in spectral cues for sound localization. This plasticity was demonstrated by changing the shape of the pinna with earmolds. Previous results indicate that participants regain localization accuracy after several weeks of adaptation and that the adapted state is retained for at least one week without earmolds. No aftereffect was observed after mold removal, but any aftereffect may be too short to be observed when responses are averaged over many trials. This work investigated the lack of aftereffect by analyzing single-trial responses and modifying visual, auditory, and tactile information during the localization task. Results showed that participants localized accurately immediately after mold removal, even at the first stimulus presentation. Knowledge of the stimulus spectrum, tactile information about the absence of the earmolds, and visual feedback were not necessary to localize accurately after adaptation. Part of the adaptation persisted for one month without molds. The results are consistent with the hypothesis of a many-to-one mapping of the spectral cues, in which several spectral profiles are simultaneously associated with one sound location. Additionally, participants with acoustically more informative spectral cues localized sounds more accurately, and larger acoustical disturbances by the molds reduced adaptation success.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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