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Enregistrement W2896008196 · doi:10.1121/1.5068604

Visual-aerotactile perception and congenital hearing loss

2018· article· en· W2896008196 sur OpenAlexaff
Charlene Chang, Megan Keough, Murray Schellenberg, Bryan Gick

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyPerceptionSpeech perceptionPsychologyModality (human–computer interaction)Cochlear implantHearing lossModalitiesMedicineComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research on multimodal speech perception with hearing-impaired individuals focused on audiovisual integration with mixed results. Cochlear-implant users integrate audiovisual cues better than perceivers with normal hearing when perceiving congruent [Rouger et al. 2007, PNAS, 104(17), 7295–7300] but not incongruent cross-modal cues [Rouger et al. 2008, Brain Research 1188, 87–99), leading to the suggestion that early auditory exposure is required for typical speech integration processes to develop (Schorr 2005, PNAS, 102(51), 18748–18750). If a deficit of one modality does indeed lead to a deficit in multimodal processing, then hard of hearing perceivers should show different patterns of integration in other modality pairings. The current study builds on research showing that gentle puffs of air on the skin can push individuals with normal hearing to perceive silent bilabial articulations as aspirated. We report on a visual-aerotactile perception task comparing individuals with congenital hearing loss to those with normal hearing. Results indicate that aerotactile information facilitated identification of /pa/ for all participants (p < 0.001) and we found no significant difference between the two groups (normal hearing and congenital hearing loss). This suggests that typical multi-modal speech perception does not require access to all modalities from birth. [Funded by NIH.]

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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