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Enregistrement W2625166145 · doi:10.1121/1.4988452

Long-term maintenance for learning on pitch and melody discrimination in congenital amusia

2017· article· en· W2625166145 sur OpenAlexaboutno aff
Kelly L. Whiteford, Andrew J. Oxenham

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyPsychologyPitch perceptionPerceptionSpeech recognitionMedicineComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital amusia is described as a life-long disorder in melody discrimination, related to poor fine-grained pitch perception. A recent study in our lab found, however, that pitch and melody discrimination in amusia can improve with laboratory training. After training, over half of the amusics no longer met the standard diagnostic criterion for amusia, assessed via the Montreal Battery of Evaluation of Amusia (MBEA). The present study examined the durability of learning effects by re-examining frequency difference limens (FDLs) and melody discrimination in the same participants one year after post training. Pure-tone FDLs were measured at 500, 2000, and 8000 Hz using an adaptive three-interval forced-choice procedure, and melody discrimination was assessed via the MBEA. Preliminary results (n = 23; 11 amusics) showed no significant change in FDLs or melody discrimination between post training and one-year follow-up. Consistent with post-training results, there were significant main effects of group, with amusics performing more poorly than controls. Despite these differences, eight originally identified amusics no longer met the criterion for amusia based on the MBEA. Results suggest learning on pitch- and melody-related tasks is robust and can be maintained for at least one year. [Work supported by NIH grant R01DC005216.]

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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