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Enregistrement W2896129807 · doi:10.1121/1.5068106

The experience of music emotion in older adults with hearing loss and hearing aids

2018· article· en· W2896129807 sur OpenAlexaff
Frank Russo, Emma Scholey

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArousalAudiologyHearing lossPsychologyValence (chemistry)Skin conductanceDevelopmental psychologyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examined the effect of hearing loss and hearing aids in older adults on the experience of music emotion. Fifty-four participants aged 60 and above were recruited, including 18 with normal hearing (NH), 18 with hearing impairment (HI), and 18 with hearing impairment who use hearing aids (HA). Arousal ratings and skin conductance responses were obtained from participants across 24 extracts of film music that were previously validated as conveying one of four emotions: happy, sad, fearful, and tender. These four emotions represent a crossing of arousal (high and low) and valence (positive and negative). For each group, an “arousal range” was calculated as the average arousal ratings of happy and fearful excerpts, minus the average arousal ratings of tender and sad excerpts. A similar scheme was used for each group to determine a “skin conductance range”. For negatively-valenced music, groups did not differ with regard to arousal of skin conductance. For positively valenced music, NH and HA yielded a larger arousal range than did HI. A similar pattern emerged from the analysis of skin conductance range. Results will be discussed with regard to the acoustic cues to emotion in music and signal processing methods in hearing aids.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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