Changing Hearing Performance and Sound Preference With Words and Expectations: Meaning Responses in Audiology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In this article, we explore two manipulations of "meaning response," intended to either "impart" meaning to participants through the manipulation of a few words in the test instructions or to "invite" meaning by making the participant feel involved in the setting of their preferred sound. DESIGN: In experiment 1, 59 adults with normal hearing were randomly assigned to one of the two groups. Group 1 was told "this hearing in noise test (HINT) you are about to do is really hard," while the second group was told "this HINT test is really easy." In experiment 2, 59 normal-hearing adults were randomly assigned to one of two groups. Every participant was played a highly distorted sound file and given 5 mystery sliders on a computer to move as often and as much as they wished until the sound was "best" to them. They were then told we applied their settings to a new file and they needed to rate their sound settings on this new file against either (1) another participant in the study, or (2) an expert audiologist. In fact, we played them the same sound file twice. RESULTS: In experiment 1, those who were told the test was hard performed significantly better than the easy group. In experiment 2, a significant preference was found in the group when comparing "my setting" to "another participant." No significant difference was found in the group comparing "my setting" to the "expert." CONCLUSIONS: Imparting or inviting meaning into the context of audiological outcome measurement can alter outcomes even in the absence of any additional technology or treatment. These findings lend support to a growing body of research about the many nonauditory factors including motivation, effort, and task demands that can impact performance in our clinics and laboratories.
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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) | 0,000 | 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 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 ».