The impact of dialect on the ability to understand speech-in-noise
Notice bibliographique
Résumé
Difficulty understanding speech-in-noise (SIN) is one of the most commonly reported hearing issues for older adults. Thus, being able to accurately assess an individuals’ ability to understand SIN is of utmost importance. A number of standardized assessments have been developed to quantify this ability. These tests normally use pre-recorded speech as the target stimulus, and thus the language and dialect of each test cannot be easily modified. One issue that has received scant attention is how dialect impacts performance on a standardized SIN test. There is some evidence that it is more difficult to understand SIN in your native language, but not your native dialect. How this difficulty translates to a standardized, clinical SIN assessment is poorly understood. To address this issue, the QuickSIN was administered to a sample of native speakers of Newfoundland English. The QuickSIN is a standardized SIN assessment, and the target sentences are spoken in an English dialect that comes from the northern United States. The participants from Newfoundland performed outside the 95% CIs for the QuickSIN, despite having normal audiometric thresholds, which suggests that difficulties with dialect and not with hearing can contribute poorer performance on a SIN test in a clinical setting. The negative effect of dialect mismatch on clinical SIN assessments limits the ability for clinicians to accurately quantify SIN abilities in people whose native dialect does not match the test dialect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».