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Enregistrement W2810418013 · doi:10.1371/journal.pone.0200083

TV listening and hearing aids

2018· article· en· W2810418013 sur OpenAlexaff
Olaf Strelcyk, Gurjit Singh

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSubtitles and Audiovisual Media
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningAudiologyClosed captioningPsychologyExploratory researchPsychological interventionMedicineCommunicationPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TV listening plays a large role in the lives of hearing-impaired (HI) individuals. Yet, few studies have examined TV listening in this group. In this paper, we report the findings of an online survey on TV listening conducted among HI individuals with and without hearing aids (HAs) in the United States in 2015. The research investigated if and in what form TV listening experiences of unaided and aided HI individuals might differ with regard to their viewing habits, difficulties they experience, and compensation strategies they employ. 515 HI people of ages 50+ years participated, 260 of whom owned HAs. HA users reported that they watched TV or video on average for 6 hours 10 min per day, 57 minutes longer than the duration reported by non-HA owners. Furthermore, HA users indicated fewer difficulties when watching TV than non-HA owners, suggesting that HA usage alleviated difficulties with TV listening. Nevertheless, the most frequent problems were still encountered by more than 39% of the HA users. Difficulties increased with greater self-reported unaided hearing disability, and female participants indicated more problems than male participants. Finally, those with carpeted floors reported fewer difficulties than those without carpets. The most frequently used compensation strategies were changing TV or HA volumes and using closed captioning. Only few HA users used audio streaming accessories. Given the exploratory nature of this study, further research is needed to inform interventions and improve the TV listening experiences of HI viewers.

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)0,005
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,115 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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